Rilevamento del carcinoma polmonare mediante tecniche Fuzzy e ACO

Il carcinoma polmonare o cancro - la malattia più pericolosa al mondo - è causato dalla moltiplicazione delle cellule che alla fine si trasformano in tumori. Il carcinoma polmonare è uno dei tipi di cancro più pericolosi al mondo. Queste malattie possono diffondersi nell'organismo attraverso la crescita incontrollata di cellule nei tessuti dei polmoni. La diagnosi precoce del cancro può salvare la vita e la sopravvivenza dei pazienti affetti da carcinoma polmonare. Nel lavoro presentato, il carcinoma polmonare è stato rilevato utilizzando le tecniche Fuzzy e ACO. Il carcinoma polmonare viene rilevato sulla base delle caratteristiche dell'immagine Dicom dei polmoni. In questo sistema, si utilizza un equalizzatore di istogrammi nell'unità di pre-elaborazione. Successivamente, per l'estrazione delle caratteristiche dell'immagine Dicom, vengono utilizzati l'approccio di binarizzazione e la matrice di co-occorrenza a livello grigio. Creiamo un database di caratteristiche e progettiamo l'insieme di regole fuzzy nella parte di addestramento. Nella fase di test, vengono caricate alcune immagini Dicom dei polmoni. Le stesse caratteristiche vengono estratte dall'immagine e poi confrontate con le caratteristiche del database. Nella fase di classificazione, si utilizza una combinazione di due metodi di classificazione, FUZZY e ACO.

Mr. Sandeep Kumar Saini has 10 years of experience in research and academics. He published more than 20 research papers in peer-reviewed journals and conferences. His research area is Artificial Intelligence and neural networks.