Разработка алгоритма обнаружения заболеваний с помощью медицинских изображений и их экспериментальная проверка

Abstract

В данной статье представлена разработка программы "Алгоритм обнаружения заболеваний через медицинские изображения", ориентированной на раннюю диагностику рака молочной железы с помощью маммографических изображений. Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний среди женщин, и раннее выявление опухоли существенно влияет на выживаемость пациентов. В рамках работы предложено использование Python и таких библиотек, как Tkinter, OpenCV, Pillow и NumPy, для создания эффективной системы диагностики. Важной частью работы является описание структуры молочной железы и роль различных типов тканей в диагностике опухолей. Также рассматриваются методы обработки изображений, такие как обнаружение краев, фильтрация и анализ текстур, которые применяются для повышения точности диагностики. Использование современных библиотек и алгоритмов для анализа изображений позволяет повысить точность и надежность диагностики рака молочной железы, а также снизить вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

Keywords

• классификация, рак молочной железы, маммография, диагностики, Tkinter, опухоль, медицинские изображения.