Advancements in Lung Cancer Prediction: An In-Depth Analysis and Optimization of Artificial Neural Network Algorithms

Dieses Kapitel vertieft die Fortschritte bei der Vorhersage von Lungenkrebs mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerkalgorithmen, wobei der Schwerpunkt auf VGG16, InceptionV3 und EfficientNetB0 liegt. Die Studie bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Lungenkrebshäufigkeit in Indien und die globale Bedeutung der Früherkennung. Es untersucht die Grenzen bestehender Diagnosetechniken und das Potenzial maschineller Lernalgorithmen zur Verbesserung der Vorhersagefähigkeiten. Die Forschung untersucht diese neuronalen Netzwerkmethoden gründlich und hebt ihre Leistung bei der Vorhersage von Lungenkrebs und die Auswirkungen ihrer Ergebnisse auf die Patientenversorgung und die klinische Praxis hervor. Die Studie diskutiert auch die Entwicklung einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche zur Echtzeiterkennung und betont deren Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und Sicherheitsmerkmale. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität dieser Algorithmen, wobei EfficientNetB0 eine beeindruckende Genauigkeit von 93% erreicht, was ihr Potenzial unterstreicht, die Diagnose und Behandlung von Lungenkrebs zu revolutionieren.