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자료설명

머신러닝 구현
유방암 검사에 대한 데이터 셋을 파악하여 양/음성 여부를 직접 판단하는 머신러닝 시스템 제작
K-nn 알고리즘 이용

목차/차례

  1. 1. 데이터셋 설명과 선택 이유
  2. 2. 수행과정
  3. 3. 결과 및 결론
  4. 4. 링크 주소

본문/내용

유방암은 전 세계 여성 암 중에서 가장 흔한 암이다. 우리나라에서 발생한 암중 유방암은 남녀를 합쳐서 연 14,277건으로 전체 암의 7.1%로 여섯 번째로 많이 발생한 암이다.
유방암을 진단하는 방법으로는 유방촬영술, 유방초음파, 미세침흡 인 검사 등이 있다. 이중에서 미세칩흡인 검사는 환자의 병변부위에 주사침을 찔러서 조직을 흡인, 광학현미경을 통해 특징을 관찰하는 방법으로 수술을 하지 않고 검사하기 때문에 널리 이용중이다.
하지만, 미세침흡인 검사에서 종양의 악성 유무를 구별하는 것은 아래 사진과 같은 구조적인 유사성때문에 매우 어려운 일이다.



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I D : chl6***
Date : 2022-03-23
FileNo : 22032314

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