| Аннотацiя: |
Протягом останніх кількох років згорткові нейронні мережі широко використовуються в комп’ютерній діагностиці та аналізі медичних зображень. Основна ідея роботи полягала в розробленні модифікованої архітектури CNN для досягнення більшої чутливості і точності для виявлення раку молочної залози на ранніх стадіях порівняно з уже існуючими методами. Для цього перед навчанням CNN розглянуто декілька факторів, таких як попереднє оброблення даних, модель, набір даних і т.ін. У запропонованій моделі використовувалися гіперпараметри dropout rate 0,2, epoch 38 і batch size 33, а також два повнозв’язні шари в модифікованій моделі. Середній показник повноти (чутливості) в останніх працях становить 74%. Точність і повнота запропонованої моделі класифікації раку молочної залози склала 66,66% і 85,7% відповідно. |
