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基于 Matlab 的深度学习预测乳腺癌仿真系统
一、引言
随着医疗技术的不断发展和人们对健康的日益关注,乳腺癌的早期发现与分类已经成为医学研究的重
要课题。通过对乳腺癌的及时诊断,医生可以更有效地制定治疗方案,提高患者的生存率。然而,由
于医疗资源的限制和医生经验的差异,乳腺癌的准确分类仍然是一个挑战。为此,本文介绍了一种基
于 Matlab 的深度学习预测乳腺癌仿真系统,通过对乳腺癌的仿真,将其分为三类:正常、恶性、良
性,为医生提供辅助诊断依据。
二、乳腺癌的分类
乳腺癌是乳腺组织中的一种恶性肿瘤,根据其病理特征,可分为良性和恶性两大类。其中,良性乳腺
癌通常不会对生命造成威胁,而恶性乳腺癌则具有侵袭性和转移性,需要及时治疗。因此,对乳腺癌
的准确分类具有重要意义。在实际应用中,医生通常通过乳腺钼靶 X 线片、超声检查和组织活检等方
法对乳腺癌进行诊断。然而,这些方法需要专业医生进行解读,且可能存在主观性和不确定性。因此
,开发一种辅助诊断工具,通过算法对乳腺癌进行分类,具有重要的应用价值。
三、深度学习在乳腺癌分类中的应用
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术,通过模拟人脑的学习过程,实现对数据的自动特征提
取和分类。在乳腺癌分类中,深度学习可以利用大量的医学图像数据,自动学习出有效的特征表示,
从而实现对乳腺癌的准确分类。相比于传统的机器学习算法,深度学习具有更强的特征提取能力和更
高的分类精度。
四、基于 Matlab 的深度学习预测乳腺癌仿真系统