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基于深度学习的乳腺X线摄影的临床应用价值
被引量:
5
1
作者
欧阳汝珊
林小慧
马捷
(
审校
)
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2021年第6期673-677,共5页
乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效手段,但具有一定局限性。人工智能(AI)具有提取图像特征并分析的强大能力,是推动未来智能医学影像进步的核心技术。近年来深度学习(DL)在乳腺X线摄影上的应用迅速发展,能够提高医生的工作效率、诊断准确...
乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效手段,但具有一定局限性。人工智能(AI)具有提取图像特征并分析的强大能力,是推动未来智能医学影像进步的核心技术。近年来深度学习(DL)在乳腺X线摄影上的应用迅速发展,能够提高医生的工作效率、诊断准确率并降低漏诊率。对基于DL的乳腺X线摄影在乳腺癌筛查、临床诊断及风险评估中的应用价值和发展前景予以综述与展望。
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关键词
深度学习
乳腺癌
乳腺X线摄影
卷积神经网络
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题名
基于深度学习的乳腺X线摄影的临床应用价值
被引量:
5
1
作者
欧阳汝珊
林小慧
马捷
(
审校
)
机构
暨南大学第二临床医学院(深圳市人民医院)放射科
出处
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2021年第6期673-677,共5页
基金
广东省医学科学技术研究基金项目(2017114221426693)。
文摘
乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效手段,但具有一定局限性。人工智能(AI)具有提取图像特征并分析的强大能力,是推动未来智能医学影像进步的核心技术。近年来深度学习(DL)在乳腺X线摄影上的应用迅速发展,能够提高医生的工作效率、诊断准确率并降低漏诊率。对基于DL的乳腺X线摄影在乳腺癌筛查、临床诊断及风险评估中的应用价值和发展前景予以综述与展望。
关键词
深度学习
乳腺癌
乳腺X线摄影
卷积神经网络
Keywords
Deep learning
Breast cancer
Mammography
Convolutional neural networks
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R816.4 [医药卫生—放射医学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的乳腺X线摄影的临床应用价值
欧阳汝珊
林小慧
马捷
(
审校
)
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2021
5
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