avatar avatar 我的文献 基于乳腺X线摄影的肿块检测综述 单位 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院生物计算研究中心; 鹏城实验室; 贵州大学计算机科学与技术学院; 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室; 深圳市第二人民医院(深圳大学第一附属医院) 期刊 自动化学报 时间 关键词 乳腺X线摄影; 乳腺肿块检测; 计算机辅助检测和诊断; 深度学习
摘要
早期筛查和及时治疗是控制乳腺癌死亡率最为有效的方法.乳腺X线摄影检查作为医学界公认的最有效的早期乳腺癌筛检工具,可以很好的反映出乳腺存在的异常情况.乳腺癌临床中常见的病理特征为乳腺的钙化和肿块,对乳腺X线摄影中钙化点的检测技术已经相当的成熟,但对肿块区域的检测和分类依旧是一项具有挑战性的任务.因此,本文对近几年提出的基于全乳腺X线摄影的肿块检测方法进行简要综述,分别从基于传统的乳腺肿块检测方法和基于深度学习的乳腺肿块检测方法进行介绍,并讨论了乳腺X线摄影中肿块检测未来研究的发展趋势.
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