Classification des tumeurs malignes : Une approche pratique

Ce livre s'adresse principalement aux étudiants en apprentissage automatique. Il répond également aux besoins des chercheurs qui travaillent dans le domaine de l'imagerie biomédicale et de l'oncologie assistée par ordinateur. Ce livre présente une approche holistique de la classification des tumeurs malignes par apprentissage automatique. Il énumère les différentes étapes de l'analyse et de la segmentation des images à l'aide du code MATLAB. Le logiciel d'exploration de données WEKA a été utilisé pour décrire les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé. Chaque phase de la classification des tumeurs : extraction de caractéristiques, prétraitement des données, sélection des attributs, classification et évaluation du modèle a été correctement expliquée à l'aide de captures d'écran. J'espère que ce livre sera une référence pour les étudiants, les chercheurs et les enseignants qui travaillent sur l'apprentissage automatique.