Система компьютерного анализа изображений для диагностики рака молочной железы
Аннотация
В статье представлена система компьютерного анализа медицинских изображений, разработанная для использования в составе системы поддержки принятия врачебных решений для диагностики и лечения рака молочной железы. Система ориентирована на помощь врачам в точной и оперативной оценке состояния пациента, обеспечивая дополнительные данные для корректировки лечебной тактики. Современные алгоритмы машинного и глубокого обучения позволяют автоматически выявлять и классифицировать опухолевые образования, а также анализировать патологические изменения на медицинских снимках, таких как маммограммы и МРТ. В процессе работы система выполняет несколько этапов, включая предварительную обработку изображений, извлечение ключевых признаков, обучение на основе размеченных данных и дальнейшую классификацию обнаруженных структур. Применяемые методы способны идентифицировать даже минимальные отклонения от нормы, что особенно важно для раннего выявления патологий. Инструмент становится полезным помощником в клинической практике, минимизируя риск ошибок и снижая нагрузку на специалистов. Возможности автоматического анализа помогают врачам принимать более обоснованные решения, повышая эффективность диагностики и улучшая прогноз для пациентов.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
