Comparaison des mammographies par des méthodes d'apprentissage

نویسندگان

  • Irina Diana Coman
  • Djamel A. Zighed
چکیده

Les mammographies sont le moyen le plus répandu pour la détection du cancer du sein. Des études ont démontré qu’une lecture double des mammographies augmente la sensitivité du diagnostic jusqu’à 15% (Bird et al., 1992) et de plus, (Destounis et al., 2004), que les outils d’aide au diagnostic automatique du cancer du sein (ADACS) peuvent améliorer même les résultats d’une double lecture des mammographies. Pourtant, les techniques existantes d’ADACS ont une série d’inconvénients. Les méthodes existantes d’ADACS peuvent être classées dans deux classes : celles qui essayent d’identifier des signes de cancer (Pluim et al., 2003) et celles qui essayent une classification des mammographies (Zaiane et al., 2002). Dans le premier cas, les inconvénients principals sont le coût, dû au traitement d’images et à la classification des signes trouvés et le fait que les signes des phases de début de cancer sont plus subtiles que ceux recherchés par ces méthodes. Dans le deuxième cas, l’inconvénient principal est le taux de réussite plus faible (qui baisse parfois jusqu’à 56,25%) et sa forte variation selon le jeu de données considéré pour la validation.

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تاریخ انتشار 2006