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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 97 - 101 (5page)
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Breast cancer ranks as one of the primary contributors to mortality among women. It affects approximately 8% of women and ranks as the second leading cause of death globally, After lung cancer. Genetic mutations, persistent pain, and physical changes in the breast characterize it. Detecting breast cancer has been classified as benign or malignant, but there are other subclasses of breast cancer tumors, such as Fibroadenoma and Lobular carcinoma. The focus is on improving breast cancer diagnosis through computational and digital pathology methods, with a particular emphasis on the potential of deep learning techniques to enhance accuracy and efficiency in diagnosis. This study will review the state-of-the-art techniques and advanced Deep-learning methods used for detecting and classifying Breast cancer.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. Breast Cancer Detection And Classification
Ⅲ. Conclusion
REFERENCES
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