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Brustkrebs ist nach wie vor eine der häufigsten und lebensbedrohlichsten Krankheiten, von denen Frauen weltweit betroffen sind. Die frühzeitige und genaue Erkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Überlebensraten und der Festlegung wirksamer Behandlungsstrategien. Mit den rasanten Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz (KI) werden maschinelles Lernen und Computer-Vision-Techniken zunehmend zur Automatisierung der Brustkrebsklassifizierung und Bildsegmentierung eingesetzt. Diese Studie konzentriert sich auf die Entwicklung eines intelligenten Rahmens, der die rekursive Merkmalseliminierung (RFE) mit einem SVM-Klassifikator (Support Vector Machine) verbindet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Brustkrebserkennung und -analyse zu verbessern. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Kombination von Segmentierungstechniken, RFE-basierter Merkmalsoptimierung und SVM-Klassifikation die diagnostische Leistung im Vergleich zu konventionellen maschinellen Lernansätzen deutlich verbessert. Das Modell erreicht eine hohe Genauigkeit, Präzision und Wiedererkennung und eignet sich daher für klinische Anwendungen, bei denen Zuverlässigkeit entscheidend ist.

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9786209326677

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