Un marco híbrido que integra la segmentación Fuzzy K-means y la extracción de características de CNN con el núcleo SVM para la clasificación del cáncer de pulmón

Puntos clave

• La precisión en la clasificación del cáncer de pulmón mejora con el marco híbrido introducido que combina k-means difusa y extracción de características de CNN.
• Se informa de un aumento significativo en el rendimiento con la integración del núcleo SVM, mejorando las capacidades del modelo.
• La evaluación involucra algoritmos de aprendizaje automático, enfatizando particularmente el papel de las técnicas de extracción de características en las tareas de clasificación.
• Los hallazgos destacan el potencial para diagnósticos más precisos, aunque se necesita una validación adicional para confirmar la aplicabilidad clínica.