Enhancing breast cancer classification using a deep sparse wavelet autoencoder approach

As digital imaging technology advances, accurate classification of 2D breast cancer images becomes increasingly crucial for early detection and staging. This paper introduces a novel classification approach that integrates deep learning, sparse coding, and wavelet networks through a unique architect...

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Veröffentlicht in:Scientific reports Jg. 15; H. 1; S. 26194 - 11
Hauptverfasser: Alzakari, Sarah A., Hassairi, Salima, Hussan, Amel Ali Al, Ejbali, Ridha
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: London Nature Publishing Group UK 19.07.2025
Nature Publishing Group
Nature Portfolio
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ISSN:2045-2322, 2045-2322
Online-Zugang:Volltext
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