L'apprendimento automatico nell'assistenza sanitaria

Il tumore al seno è una malattia caratterizzata da una proliferazione dilagante di cellule che può portare alla comparsa di tumori in prossimità della regione mammaria. Tuttavia, la diagnosi del cancro al seno ha affrontato diverse sfide per gli operatori sanitari e gli specialisti, a partire dalla difficoltà di analisi dei campioni bioptici, ad esempio. Alla luce di ciò e considerando i progressi computazionali delle tecniche di computer vision per il riconoscimento delle immagini, molti ricercatori ed esperti ritengono che l'uso di sistemi CAD (Computer-Aided Diagnosis) per aiutare la diagnosi del tumore al seno attraverso l'uso di tecniche di elaborazione delle immagini e di apprendimento automatico possa contribuire positivamente alla diagnosi del tumore al seno tra gli esperti. Pertanto, questo lavoro implementa tre approcci di CNN dell'architettura VGG-16 utilizzando le tecniche di trasferimento della conoscenza e del colore, con l'obiettivo di proporre e valutare una soluzione per il rilevamento del cancro al seno nelle immagini istopatologiche del cancro utilizzando CNN con trasferimento della conoscenza e del colore.