انجام قسمت یادگیر عمیق برای مقاله

عنوان مقاله: تشخیص زودهنگام سرطان سینه: رویکردی نوین با یادگیری عمیق و ماموگرافی کلمات کلیدی: تشخیص زودهنگام، سرطان سینه، یادگیری عمیق، ماموگرافی چکیده: سرطان سینه یکی از شایع‌ترین علل مرگ و میر در زنان است و تشخیص زودهنگام آن می‌تواند به طور قابل توجهی نرخ بقا را افزایش دهد. ماموگرافی به عنوان استاندارد طلایی برای غربالگری سرطان سینه شناخته می‌شود، اما محدودیت‌هایی در حساسیت و ویژگی دارد که می‌تواند منجر به تشخیص‌های نادرست شود. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، نویدبخش بهبود دقت و کارایی تشخیص از طریق ماموگرافی هستند. این مقاله به بررسی جامع رویکردهای یادگیری عمیق برای تشخیص زودهنگام سرطان سینه می‌پردازد، با تمرکز بر معماری‌های مختلف CNN مانند VGG، ResNet و Inception و تکنیک‌های افزایش داده. یافته‌های مطالعات اخیر نشان می‌دهد که مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند دقت بالایی در تشخیص ضایعات سرطانی در تصاویر ماموگرافی داشته باشند. با این حال، چالش‌هایی نظیر نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ، تفسیرپذیری مدل و ادغام بالینی همچنان وجود دارد. این تحقیق با توسعه یک مدل CNN جدید که شامل فراخوانی‌های توقف زودهنگام و ReduceLROnPlateau است، به دنبال بهبود طبقه‌بندی سرطان سینه می‌باشد. نتایج نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی به دقت 95.2٪ دست یافته است که نشان‌دهنده پتانسیل بالای آن در بهبود تصمیم‌گیری بالینی است. در نهایت، این مقاله به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی یادگیری عمیق در تشخیص سرطان سینه پرداخته و بر اهمیت اعتبارسنجی دقیق و تفسیرپذیری مدل‌ها برای پذیرش گسترده‌تر در عمل بالینی تأکید می‌کند. این رویکرد می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در غربالگری و تشخیص زودهنگام سرطان سینه مورد استفاده قرار گیرد و به بهبود نتایج درمانی و افزایش نرخ بقا کمک کند.