Deployment of Hybrid Neural Network to Detect Breast Cancer in Mammogram Images Using GLCM And K-Mean Clustering

机译：混合神经网络的部署在使用GLCM和K平均聚类中乳管图像中乳腺癌乳腺癌

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An efficient technique to detect the severity of the tumor and to classify the breast cancer at its early stage. For radiologists, it is very essential to know the presence of cancer so the affected patient can take early prevention. The excess segregation of calcium content which may also defined as pectoral muscle causes breast cancer. In this paper source image from MIAS will be processed segmented and get compared with test images to analyze the affected tumor part. Histogram equalization is used for image enhancement, K-Mean clustering for segmentation, GLCM for feature extraction and Hybrid neural network for classification of stages.

机译：一种检测肿瘤严重程度的有效技术，并在早期将乳腺癌分类。对于放射科医师来说，了解癌症的存在是非常重要的，因此受影响的患者可以早期预防。钙含量的过量偏析，也可以定义为胸肌导致乳腺癌。在该纸张源图像中，来自MIS的图像将被处理并与测试图像进行比较，以分析受影响的肿瘤部分。直方图均衡用于图像增强，用于分割的k平均聚类，用于分类的特征提取和混合神经网络的GLCM。

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来源
《IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information and Communication Technology》|2018年|1 v.|共5页
会议地点
作者
N Lakshmi Sagar; Ganashree T S;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP391.76;
关键词
Mammography; Histograms; Image segmentation; Tumors; Neural networks; Muscles; Clustering algorithms;

机译：乳房X线照相术;直方图;图像分割;肿瘤;神经网络;肌肉;聚类算法;

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