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高危乳腺病变预测:一种可以预测病理级别和减少过度治疗的机... CNKI文献
摘要目的验证机器学习工具能否鉴别经针吸活检需要手术治疗的高危乳腺病变(HRL)与可监测的低可能癌变的HRL。材料与方法纳入2006年6月—2015年4月术后
M.Bahl R.Barzilay... 《国际医学放射学杂志》 2018年03期 期刊
关键词: 乳腺病变 / 机器学习 / 病理级别
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一种基于钼靶改善乳腺癌风险预测的深度学习模型 CNKI文献
摘要钼靶密度提高了乳腺癌风险模型的准确性。然而,乳腺密度的应用受到主观评估、放射科医生之间的差异和有限数据的限制。基于钼靶的深度学习(DL)模型可以提供更准
A.Yala C.Lehman... 《国际医学放射学杂志》 2019年05期 期刊
关键词: 乳腺癌 / 风险模型 / 钼靶检查 / 深度学习模型
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基于深度学习模型对筛查的乳腺钼靶摄影分诊的模拟研究 CNKI文献
摘要最近深度学习(DL)方法在提高敏感度方面显示出大好前景,但并未解决制约放射科医师诊断特异性或效率方面的问题。目的构建DL模型从而对部分无癌症乳腺钼靶影
A.Yala T.Schuster... 《国际医学放射学杂志》 2019年06期 期刊
关键词: 乳腺钼靶摄影 / 敏感度 / 特异度 / 深度学习模型
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