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Brustkrebs ist weltweit die häufigste Krebserkrankung bei Frauen mit einer hohen Sterblichkeitsrate. Die frühzeitige Erkennung und genaue Klassifizierung von Brustkrebs sind entscheidend für die Verbesserung der Überlebenschancen der Patientinnen und für ein rechtzeitiges klinisches Eingreifen. Techniken des maschinellen Lernens werden häufig zur Analyse von Diagnosedaten aus Mammographie, Ultraschall, Magnetresonanztomographie und histopathologischen Untersuchungen eingesetzt. Traditionelle Methoden des maschinellen Lernens verwenden handgefertigte Merkmale, die durch Algorithmen wie Support Vector Machines und Random Forests klassifiziert werden, während Deep-Learning-Modelle, insbesondere faltige neuronale Netze, automatisch diskriminierende Merkmalsrepräsentationen aus Rohdaten lernen. Experimentelle Studien zeigen, dass diese Modelle effektiv und mit hoher Genauigkeit zwischen gutartigen und bösartigen Läsionen unterscheiden können und Radiologen bei der Frühdiagnose unterstützen.

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9786209715686

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