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公司代號:ZT 實習單位:校內 輔導老師:黃正達 姓 名:洪霈潔 學 號:1101641
早期發現和診斷是改善乳癌患者生存率的關鍵。傳統的診斷方法依賴於醫生的經驗和判斷,但這種方法存在誤診和漏診的機率較高。因此,探索更加準確和高效的診斷工具成為當前醫學研究的重要課題。
機器學習作為數據分析和識別技術,在醫學影像分析有很大的潛力。利用機器學習技術辨識乳房腫瘤,提高診斷的準確性和效率。
本研究旨在通過利用卷積神經網絡CNN(Convolutional Neural Network)和資料增強技術提升乳房腫瘤辨識的準確性和效率
自動化調整使模型的準確率從手動調整的86%提升至96%