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Prostate cancer classification with MRI using Taylor-Bird Squirrel Optimization based Deep Recurrent Neural Network

前列腺癌 前列腺 癌症 人工神经网络 人工智能 分割 计算机科学 深度学习 泰勒级数 磁共振成像 模式识别(心理学) 医学 放射科 数学 内科学 数学分析
作者
Goddumarri Vijay Kumar,Mohammed Ismail Bellary,Thota Bhaskara Reddy
出处
期刊:The Imaging Science Journal [Taylor & Francis]
卷期号:70 (4): 214-227 被引量:3
标识
DOI:10.1080/13682199.2023.2165242
摘要

Prostate cancer is a type of cancer that develops in the prostate. The prostate is a little gland in men that resembles a walnut and secretes seminal fluid, which nourishes and transports sperm. A Taylor-Bird Squirrel Optimization based Deep Recurrent Neural Network (Taylor-BSO based Deep RNN) is created to determine the severity degree of prostate cancer classificationstart the diagnosis process . The Taylor series is combined with the Bird Swarm Algorithm (BSA) and Squirrel Search Algorithm (SSA), respectively, to create the Taylor-BSO. By filtering the MR image using the Hybrid Local and Non-Local Means (HLNLM) filtering model, the noise that was present in the input image is successfully eliminated. The procedure of cancer classification is designed for determining the existence or absence of a tumour using the features that were collected in the segmentation findings. The threshold number, however, categorizes the tumour severity level as either a high-grade or low-grade tumour. .

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