Marco de selección de características en cascada de aprendizaje profundo para clasificación de cáncer de mama: CNN híbrida con enfoque univariado
Autores: Samee, Nagwan Abdel; Atteia, Ghada; Meshoul, Souham; Al-antari, Mugahed A.; Kadah, Yasser M.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Marco de selección de características en cascada de aprendizaje profundo para clasificación de cáncer de mama: CNN híbrida con enfoque univariado
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje automático
Aprendizaje de transferencia
Redes neuronales convolucionales
Diagnóstico de cáncer de mama
Aprendizaje profundo
Selección de características
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Con la ayuda del aprendizaje automático, muchos de los problemas que han afectado a la mamografía en el pasado han sido resueltos.
Descripción
Con la ayuda del aprendizaje automático, muchos de los problemas que han afectado a la mamografía en el pasado han sido resueltos.