Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Tutkielmassa tarkastellaan konvoluutioneuroverkkojen (CNN) soveltuvuutta lääketieteellisten kuvien pohjalta tehtävään rintasyövän automaattiseen tunnistamiseen.Rintasyöpä on maailmanlaajuisesti merkittävin syöpäkuolemien aiheuttaja naisilla, ja sen varhainen toteaminen on keskeistä hoidon onnistumisen kannalta.Diagnostiikassa hyödynnetään useita tutkimusmenetelmiä, kuten mammografiaa, ultraääntä, magneettikuvausta ja histopatologisia näytteitä.Näistä viimeksi mainittu on diagnostisesti tarkin, mutta sen tulkinta on aikaa vievää ja vaatii syvää asiantuntemusta.Neuroverkot, erityisesti konvoluutioneuroverkot, ovat osoittautuneet lupaaviksi välineiksi lääketieteellisen kuvantamisen automatisoinnissa.Näillä syväoppivilla malleilla voidaan tunnistaa visuaalisia piirteitä, joita perinteiset menetelmät eivät havaitse yhtä tehokkaasti.Aiemmat tutkimukset osoittavat, että konvoluutioneuroverkot voivat yltää kokeneiden radiologien tasolle rintasyövän tunnistamisessa.Mallien
Author: Laivamaa, Aapo
Language: Finnish
Topic: AI in cancer detection
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7215604634