Segmentazione del nucleo per lo screening del cancro cervicale con il Pap test

Il cancro al collo dell'utero, il secondo tumore più diffuso a livello globale, è altamente curabile se individuato precocemente. Tuttavia, le aree rurali devono affrontare alti tassi di mortalità a causa delle scarse risorse e dei programmi di screening limitati. La diagnosi automatizzata può colmare queste lacune distinguendo le cellule anomale del Pap test in base alla forma nucleare. Questo studio ha valutato i metodi di segmentazione sul set di dati AGMC-TU Pap-Smear, ottenendo un'accuratezza di classificazione del 92,83% con SVM Linear e migliorando al 97,65% utilizzando caratteristiche ottimizzate e il metodo FCM. La segmentazione accurata del nucleo è fondamentale per una previsione affidabile delle cellule anormali, migliorando l'efficacia dello screening del cancro cervicale.

Bhabna De è professore assistente presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria, con esperienza nell'elaborazione di immagini digitali. Appassionata di integrazione tra ricerca e insegnamento, si impegna attivamente nello sviluppo di programmi di studio e nella collaborazione con l'industria per preparare gli studenti a carriere orientate alla tecnologia.