乳腺X线图像

作品数：57被引量：184H指数：8
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相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
相关作者：陈后金李艳凤李居朋徐伟栋张胜君更多>>
相关机构：北京交通大学西安电子科技大学沈阳建筑大学浙江大学更多>>
相关期刊：《东北师大学报（自然科学版）》《系统工程理论与实践》《红外与毫米波学报》《中国中西医结合影像学杂志》更多>>
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基于YOLOv3的乳腺X线图像肿块检测方法
《计算机应用与软件》2024年第7期136-144,共9页潘以轩 陈智丽 高皓 张辉 夏兴华 
国家自然科学基金项目(61602322);辽宁省自然科学基金项目(20180550059);辽宁省教育厅重点攻关项目(lnzd201904)。
乳腺X线摄影术是目前国际上公认的有效的乳腺癌早期筛查手段。提出一种基于YOLOv3网络的乳腺X线图像肿块检测方法。该方法能够在保证精度的同时,以较快的速度一次完成对整幅图像中肿块的检测。应用迁移学习技术,将由数字化乳腺X线图像...
关键词：深度学习 YOLOv3 乳腺X线图像 肿块检测 迁移学习 
基于Attention U-Net的乳腺X线图像微钙化检测模型的临床应用
《中国医学物理学杂志》2024年第6期716-723,共8页孙晓琪 蔡思清 任艳楠 
福建省自然科学基金(2021J01257);吴阶平医学基金(3206750.2021-06-35)。
目的:通过开发基于Attention U-Net的乳腺X线图像微钙化检测模型,实现微钙化的高效率检出,并探究不同性质钙化、不同乳腺密度对该深度学习模型微钙化检测性能的影响。方法:回顾性分析接受乳腺常规X线检查的347例患者的694幅图像。通过...
关键词：乳腺X线图像 微钙化 人工智能 乳腺密度 
改进Xception模型的乳腺钼靶图像识别研究被引量：1
《计算机测量与控制》2022年第8期189-196,共8页李锦通 安建成 王悦 曹锐 
山西省自然科学基金(201901D111093);山西省重点研发项目(201803D421047)。
乳腺X线摄影技术是早期发现乳腺癌的主要方法,但其结果很大程度上受放射科医师临床诊断经验的限制;基于卷积神经网络对乳腺钼靶图像自动分类的研究可以为放射科医师临床诊断提供意见,然而乳腺癌肿块边缘模糊且良恶性肿块特征差异较小,...
关键词：深度学习 乳腺X线图像 图像分类 卷积神经网络 Xception 
基于边缘几何特征的乳腺X线图像中微小肿瘤检测方法被引量：1
《影像科学与光化学》2022年第3期590-595,共6页刘雅楠 李靖宇 许东滨 孟洪颜 董静 赵添羽 唐丽 邹鹤 
2019年黑龙江省教育厅科研项目(2019-KYYWF-1250)。
乳腺癌是女性高发恶性疾病,乳腺X线图像是乳腺癌诊断的主要依据。目前乳腺X线图像中微小肿瘤检测方法的肿瘤边缘特征提取效果不佳,导致检测结果假阳性过高,影响病患的诊断与治疗,故研究基于边缘几何特征的乳腺X线图像中微小肿瘤检测方...
关键词：乳腺X线图像 微小肿瘤检测 HOG特征提取方法 边缘几何特征 
乳腺X线图像计算机辅助诊断技术综述被引量：5
《计算机工程与应用》2022年第4期1-21,共21页陈智丽 高皓 潘以轩 邢风 
国家自然科学基金(61602322);辽宁省自然科学基金(20180550059);辽宁省教育厅重点项目(lnzd201904);辽宁省重点研发计划项目(2019JH2/10100014)。
近年来,乳腺癌严重威胁全球女性的身体健康,乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效影像检查手段。乳腺X线图像计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)运用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能先进技术,自动分析处理乳腺X线图像,...
关键词：乳腺X线图像 计算机辅助诊断(CAD) 计算机视觉 深度学习 人工智能 
基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值被引量：16
《放射学实践》2022年第1期48-54,共7页张玉姣 宋德领 王燕飞 马永青 杨飞 朱月香 崔书君 
目的:探讨基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的预测价值。方法:回顾性分析188例乳腺癌患者的乳腺X线图像和临床资料,按照7:3的比例将患者随机分割为训练组(n=130)和验证组(n=58)。使用MaZda软件在乳腺X线图像...
关键词：乳腺肿瘤 腋窝淋巴结 放射摄影术 影像组学 列线图 
数字乳腺断层合成摄影联合二维合成乳腺X线图像对乳腺肿块性病变的诊断效能分析被引量：6
《中国中西医结合影像学杂志》2021年第6期532-536,共5页郭秋 高继东 丁捷 任振东 任克 
科技部2017国家重点研发计划课题(2017YFC0113400)。
目的:探讨数字乳腺断层合成摄影(DBT)联合二维合成乳腺X线图像(2DSM)对乳腺肿块性病变的诊断价值。方法:回顾性分析因乳腺肿块就诊的104例女性患者全数字化乳腺X线摄影(FFDM)和DBT检查资料,对FFDM、2DSM、2DSM+DBT、FFDM+DBT 4种检查方...
关键词：乳房X线摄影术 乳腺疾病 
金字塔卷积融合YOLOv4的乳腺肿块检测算法
《图像与信号处理》2021年第4期192-201,共10页罗菁 凌现慧 
针对乳腺肿块与腺体对比度低而导致检测精度低,假阳性率较高的问题,提出了一种基于改进的YOLOv4网络的乳腺肿块检测方法。首先引入金字塔卷积,通过不同大小和深度的卷积核,对输入的特征进行提取;其次,将原特征提取网络中的普通卷积替换...
关键词：乳腺X线图像 YOLOv4 金字塔卷积 深度学习 
乳腺X线图像纹理分析技术在乳腺结节定性诊断中的应用被引量：1
《临床医学工程》2021年第3期285-286,共2页张海洋 蔺海 
目的分析乳腺X线图像纹理分析技术在乳腺结节定性诊断中的应用价值。方法选择2019年3月至2020年3月我院收治的126例乳腺结节患者,均接受乳腺X线检查,以手术病理组织检查结果为金标准,分析乳腺X线图像纹理分析技术在乳腺结节定性诊断中...
关键词：乳腺结节 乳腺X线 图像纹理分析技术 定性诊断 
基于改进级联R-CNN的乳腺X线图像肿块检测被引量：3
《东北师大学报（自然科学版）》2020年第4期66-73,共8页王生生 丁雪松 陈鹏 刘纯岩 
吉林省科技发展计划项目(20190302117GX,20180101334JC);吉林省发展改革委创新能力建设(高技术产业部分)项目(2019C053-3).
深度学习技术逐渐成为自动检测乳腺X线图像肿块的主流技术,然而由于肿块的大小、形状、边界、纹理存在多样性,并且肿块的信噪比比周围组织低,目前的算法仍然存在检测遗漏目标的问题.为了有效地提高检测精度,提出了一种基于空间约束和多...
关键词：计算机辅助检测 乳腺X线图像 深度学习 乳腺癌 卷积神经网络 
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