Wie neuronale Netze für die Klassifizierung von Hautkrebs eingesetzt werden

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Wie neuronale Netze für die Klassifizierung von Hautkrebs eingesetzt werden

Krebs ist eine der am meisten gefürchteten Krankheiten der Welt, und trotz der Tatsache, dass der medizinische Fortschritt rasant voranschreitet, wirkt sich diese böse Erscheinung einer Krankheit nach wie vor auf viele Menschen aus und fordert viele Leben.

In diesem Artikel wird die Anwendung neuronaler Netze bei der Klassifizierung von Hautkrebs untersucht.

Wir würden die Methoden zur Klassifizierung von Bildern zur Erkennung von Hautkrebs mit neuronalen Netzen diskutieren, die Onkologen und Dermatologen dabei helfen können, die Krankheit schneller und genauer zu diagnostizieren.

Wie neuronale Netze für die Klassifizierung von Hautkrebs eingesetzt werden

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Hautkrebs wird hauptsächlich durch Sonnenstrahlen verursacht, die auf die menschliche Haut einwirken und ein abnormales Wachstum der Hautzellen verursachen.

Obwohl die Krankheit in westlichen Ländern häufiger auftritt, sollten die Möglichkeiten des Auftretens von Haut von Menschen aller Hautfarben nicht ignoriert werden.

Das Folgende ist das, was sich aus den frühen Stadien ergibt, die allmählich zur letzten Stufe führen.

Wie neuronale Netze für die Klassifizierung von Hautkrebs eingesetzt werden

- Aktinische Keratose: Präkanzeröse Wucherungen auf der Haut, in der Regel blasse, trockene Stellen

- Basalzellkarzinom: Die Haut entwickelt rosa Flecken.

Es entsteht in der Epidermisschicht der Haut.

- Plattenepithelkarzinom: Auf der Haut bilden sich rote Beulen oder Flecken.

Unbehandelt kann es zu bleibenden Hautschäden kommen.

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