良恶性乳腺肿瘤数据

matlab实现，采用威斯康辛大学医学院数据集，对肿瘤进行分类

全数字化乳腺X线成像技术对乳腺疾病的诊断价值.pdf

乳腺 MRI 图像中的肿瘤分割。 我在这个项目中使用了 RIDER 数据库。 用于图像分割的三种基于聚类的算法： 1- 模糊 c 均值 (FCM) 2-k-均值3-通过布谷鸟搜索优化（CSO）算法优化k-means

乳腺癌是全球女性死亡率最高的恶性肿瘤之一,早期发现有助于提升患者的存活率。本文利用深度学习中的目标检测网络对乳腺X线图像中的肿瘤病变区域进行定位和分类;然后选取Mask R-CNN网络作为目标检测模型,对Mask R-CNN的基准网络D-ShuffleNet进行改进,提出了一种新的网络——Mask R-CNN-II网络,并在Mask R-CNN-II网络中应用迁移学习算法。通过实验验证了Mask R-CNN-II网络比Mask R-CNN网络的检测精度更高,而且验证了所提基准网络、所使用的融合图像的思想以及迁移学习算法是有效的。Mask R-CNN-II有利于提高乳腺肿瘤的定位与分类,可为放射科医生提供辅助诊断意见,具有一定的临床应用价值。

摘 要 癌症是当前医学最大的难题之一并且相对于6发达国家的癌症治愈率60%~70% 目前我国的癌症存活率仅仅为20%~40%在医疗水平上我国医疗技术并不与发达国家 有太大差异但是由于发达国家相对于我国有着较高的早期癌症筛查率故癌症发现早 并且大多发现为早期很大程度上为治疗减轻了难度提高了癌症的治愈率与存活时间 在所有癌症中对女性威胁最大的为乳腺癌而早期的乳腺癌治愈率最高能达到95% 癌症通常的检

针对乳腺钼靶图像中良恶性肿块难以诊断的问题,提出一种基于注意力机制与迁移学习的乳腺钼靶肿块分类方法,并用于医学影像中乳腺钼靶肿块的良恶性分类。首先,构建一种新的网络模型,该模型将注意力机制CBAM(Convolutional Block Attention Module)与残差网络ResNet50相结合,用于提高网络对肿块病变特征的提取能力,增强特定语义的特征表示。其次,提出一种新的迁移学习方法,用切片数据集代替传统方法中作为迁移学习源域的ImageNet,完成局部肿块切片到全局乳腺图片的领域自适应学习,可用于提升网络对细节病理特征的感知能力。实验结果表明,所提方法在局部乳腺肿块切片数据集和全局乳腺钼靶数据集上的AUC(Area Under Receiver Operating Characteristics Curve)分别达到0.8607和0.8081。结果证实本文分类方法的有效性。

乳房X光造影质量分类 客观的 该项目使用不同的机器学习算法（包括支持向量机，逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，人工神经网络等）将乳腺肿块分类为良性或恶性。 为每条曲线绘制ROC曲线，以识别问题的最佳分类算法。 问题 乳房X线照相术是当今可用的最有效的乳腺癌筛查方法。 然而，由于乳房X线照片解释导致的乳房活检的低阳性预测价值导致大约70％的不必要的活检具有良性结果。 为了减少不必要的乳房活检的数量，最近几年提出了几种计算机辅助诊断（CAD）系统，这些系统可以帮助医生决定对乳房X光检查中发现的可疑病变进行乳房活检或进行而是进行短期随访检查。 数据集 已使用UCI储存库中的“乳腺摄影质量”公共数据集。 （来源： : ）该数据集可用于根据BI-RADS属性和患者的年龄。 属性数量：6（1个目标字段：严重性，1个非预测性：BI-RADS，4个预测性属性） 属性信息： BI-RADS评估：1到5

支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断

:训练U-Net 深度学习模型对乳腺动态增强磁共振图像(DCE-MRI)上乳腺肿块进行 自动分割、定位和体积测量,并将结果自动导入结构化报告中,探讨其植入临床工作流程的可行性,旨在提高诊断效率和效能