Osamah TY -的A2思•易卜拉欣盟——黄,弘AU -郑烁盟——林、余盟——苗族,海盐PY - 2021 DA - 2021/09/25 TI -乳腺癌分类预测基于超声图像特征识别SP - 4025597六世- 2021 AB -探索一种有效的方法来管理复杂的乳腺癌临床信息并选择一个合适的分类器预测建模仍然需要不断研究和验证在实际临床环境。本文结合乳腺癌的超声图像特征算法构造一个分类模型。此外,它结合了运动过程中超声波探头准确地将超声探头连接到乳腺肿瘤。此外,本文构造了一个硬件和软件体系结构通过机器视觉算法和智能运动算法。此外,它结合了坐标变换和图像识别算法扩展识别过程自动化、智能化实时实现乳腺癌的诊断。此外,本文结合机器学习算法来处理数据和获取一个智能系统模型。最后,本文设计实验来验证本文的智能系统。通过实验研究,可以看出乳腺癌分类预测系统基于超声图像特征识别具有一定的影响。SN - 2040 - 2295 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4025597 - 10.1155 / 2021/4025597摩根富林明医疗工程PB - Hindawi KW - ER