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
暨南大学第二临床医学院(深圳市人民医院)放射科,深圳 518020
摘要：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
分类号：R737.9(泌尿生殖器肿瘤)R816.4(放射医学)
资助基金：广东省医学科学技术研究项目(2017114221426693)
论文发表日期：2021-11-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 673-677 )
英文信息