Résumé:
Le cancer du sein est le type de cancer caractéristique chez les femmes, et le taux de mortalité de ce type augmente chaque année. Malheureusement, il n'y a aucun moyen de prévenir cette maladie, et les symptômes de cette maladie varient et n'apparaissent généralement que tard dans la maladie, donc un diagnostic précoce de la maladie aide à réduire les taux de mortalité.
Il existe un besoin urgent de développer des méthodes efficaces et intelligentes pour la détection précoce, le diagnostic et le traitement du cancer du sein.
Il ne fait aucun doute que l'expertise et la prise de décision sont des facteurs très importants. Cependant, grâce aux campagnes de prévention qui sont menées chaque année, le résultat est un ensemble de données qui nécessite du temps, des efforts et la capacité de prendre la décision finale.
Dans l'espoir d'apporter une contribution collaborative entre les médias robotiques et le domaine médical concerné par le diagnostic du cancer du sein à travers le développement de systèmes de diagnostic assisté par ordinateur (CAD), dans cette mémoire, nous avons présenté un modèle basé sur le réseau de neurones convolutifs de Deeplearning (CNN) et le Wisconsin Diagnostic Dataset pour distinguer les porteurs de cancer des autres, dont la précision était Le modèle est bon, équivalent à 96,49 %.
