Quimioterapia: Acceso Abierto
Acceso abierto

abstracto

Uso del aprendizaje automático para diagnosticar tejidos mamarios benignos y malignos con el mejor grado de precisión y en el menor tiempo posible

Seyed Matin Malakouti

Un tumor es un bulto o crecimiento anormal de células. A veces, un tumor está formado por células que no representan una amenaza para invadir otros tejidos, esto se considera benigno. Cuando las células son anormales y pueden crecer sin control y diseminarse a otras partes del cuerpo, son células cancerosas que significan que el tumor es maligno. Este proceso de propagación se llama metástasis. Si las células no son cancerosas, el tumor es benigno. Un tumor benigno es menos problemático. Es posible que los médicos necesiten extirpar los tumores benignos mediante cirugía. Estos tumores pueden crecer mucho, a veces pesando libras. También pueden ser peligrosos. Pueden presionar órganos vitales o bloquear canales. Algunos tumores benignos, como los pólipos intestinales, se consideran precancerosos. Se eliminan para evitar que se malignicen. Los tumores benignos por lo general no regresan una vez que se extirpan. Pero si lo hacen, vuelven al mismo lugar. En esta investigación, usando las características registradas para los tejidos tumorales como el radio medio y la textura media y otras características disponibles que se mencionan completamente en el artículo, con la ayuda de Light Gradient Boosting Machine (LGBM), random forest, extra tree, ada boost , y el método de conjunto clasificó tumores benignos y malignos con perfecta precisión.