乳腺专题
6.13.1 使用残差神经网络堆叠集成进行乳腺肿块分类和诊断的综合框架
计算机辅助诊断 (CAD) 系统需要将肿瘤检测、分割和分类的自动化阶段按顺序集成到一个框架中，以协助放射科医生做出最终诊断决定。 介绍了使用堆叠的残差神经网络 (ResNet) 模型（即 ResNet50V2、ResNet101V2 和 ResNet152V2）进行乳腺肿块分类和诊断的最后步骤。这项工作提出了将检测到和分割的乳腺肿块分类为恶性或良性的任务，并诊断乳腺影像报告和数据系统 (BI-R
6.7.29 基于卷积神经网络的乳腺良恶性图像分类
计算机化乳腺癌诊断系统在早期癌症诊断中发挥着重要作用。为此，应用深度学习，利用卷积神经网络 (CNN) 对基于小型乳房 X 线图像分析协会 (mini-MIAS) 数据库的乳房 X 线图像中的异常（良性或恶性）进行分类。观察准确度、灵敏度和特定值以评估 CNN 的性能。 为了提高性能，我们利用包含裁剪、全局对比度归一化、增强、局部直方图均衡化和平衡预处理的图像预处理方法。建立了四个 CNN 模型
基于变压器的手持式超声图像中乳腺病变的分类不一致性测量表征
超声成像作为一种替代的低成本、易于获取的非电离成像方式已显示出巨大的前景，可用于乳腺癌筛查。特别是，随着最近便携式设备的出现，超声检查预计将在中低收入国家中越来越普及。然而，超声成像在乳腺癌诊断中的可靠性高度依赖于操作超声医师和检查放射科医生的经验。 为了解决这一限制，人们开发了计算机辅助诊断（CAD）工具来标准化超声测试。深度学习技术的进步使得肿瘤检测、分割和分类等任务实现自动化。卷积神经网络
基于注意力整合的超声图像分割信息在乳腺肿瘤分类中的应用
基于注意力整合的超声图像分割信息在乳腺肿瘤分类中的应用 摘要引言方法 Segmentation information with attention integration for classification of breast tumor in ultrasound image 摘要 乳腺癌是世界范围内女性最常见的癌症之一。基于超声成像的计算机辅助诊断（CAD）技术的发展
DBU-Net：用于乳腺超声图像中肿瘤分割的双分支U形网络
DBU-Net：用于乳腺超声图像中肿瘤分割的双分支U形网络 摘要引言材料和方法概述所提出的方法 DBU-Net Dual branch U-Net for tumor segmentation in breast ultrasound images 摘要 乳腺超声医学图像通常具有低成像质量沿着不清楚的目标边界。这些问题使得医生在诊断患者时准确识别和概述肿瘤具有挑战性。由于精确
MCRNet：用于乳腺超声成像语义分割的多级上下文细化网络
MCRNet：用于乳腺超声成像语义分割的多级上下文细化网络 摘要引言方法 MCRNet_ Multi-level context refinement network for semantic segmentation in breast ultrasound imaging 摘要 由于对比度差、目标边界模糊和大量阴影的不利影响，乳腺超声成像中的自动语义分割仍然是一项具有挑战
ESTAN：用于乳腺超声图像分割的增强型小肿瘤感知网络
ESTAN：用于乳腺超声图像分割的增强型小肿瘤感知网络 摘要引言 ESTAN Enhanced Small Tumor-Aware Network for Breast Ultrasound Image Segmentation 摘要 乳腺肿瘤分割是用于乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）系统中的关键任务，因为准确的肿瘤大小、形状和位置对于进一步的肿瘤量化和分类是重要的。然而
【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于自适应SPREAD-PNN概率神经网络
课题名称：基于自适应SPREAD-PNN的乳腺肿瘤诊断分类及预测 版本日期：2023-06-15 运行方式: 直接运行PNN0501.m 文件即可 代码获取方式：私信博主或QQ：491052175 模型描述： 威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10 个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度
【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于Elman神经网络
课题名称：基于Elman神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及预测 版本日期：2023-05-15 运行方式: 直接运行Elman0501.m 文件即可 代码获取方式：私信博主或QQ：491052175 模型描述： 威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10 个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷
乳腺影像论文１：Symmetry-based regularization in deep breast cancer screening
Symmetry-based regularization in deep breast cancer screening ResultsDatasetExperimentMethod数据增强不变性正则化损失等变体系结构 因为我做的是弱标签的图像分类，所以我只关心全图的信息，Results等只是全图的信息。 Results modelinput sizeACC模型集成输入类
医学影像乳腺肿瘤分割的同学看过来：PDPNet：用于通用乳腺肿瘤分割的渐进式双先验网络
PDPNet：一种渐进式双先验网络，可以来从动态增强的图像中分割乳腺肿瘤，性能表现SOTA！并提高了模型的泛化能力，单位：贵州大学, 哈医大肿瘤医院, 贵州省人民医院 为了提高乳腺肿瘤分割模型的泛化能力，以及提高对较小尺寸、低对比度和不规则形状的乳腺肿瘤的分割性能，我们提出了一种渐进式双先验网络（PDPNet）来从动态增强的图像中分割乳腺肿瘤。 在不同部位采集的磁共振图像（DCE-MRI）。 P
【图像分割】基于Kmean聚类实现乳腺肿瘤分割附matlab代码
1 简介 乳腺癌作为当今女性最普遍的癌症之一,已经成为严重危害女性健康的罪魁祸首.如何有效地提高乳腺癌的诊断,治疗,进而最大可能地减少损害,已经成为当今女性健康所面临的一个急需解决的问题.为此,乳腺肿瘤分割的准确与否,不仅为临床诊断及放射治疗方式的选择提供重要依据,而且直接关系到患者的治疗效果.故如何提高乳腺CT图像肿瘤的分割准确率一直是相关人员研究的重点. 2 部分代码 clcclea
Python机器学习入门1.2《良、恶性乳腺肿瘤预测》
在看这篇博客之前，你应该先看我的上一篇博客Python机器学习入门1.1《良、恶性乳腺肿瘤预测》 监督学习之分类学习： 线性分类器： 这里用到的是Logistic函数，在本篇中不打算细讲，有兴趣可以去了解。 First：良、恶性肿瘤数据预处理 我们进入数据的网页查看：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/brea
文献速递：多模态影像组学文献分享(基于多模式超声的临床放射学诺莫图，用于预测实质性低回声乳腺病变的恶性风险)
文献速递：多模态影像组学文献分享:(基于多模式超声的临床放射学诺莫图，用于预测实质性低回声乳腺病变的恶性风险) 01 文献速递介绍 作为世界上最常见的癌症，乳腺癌对人们的健康和生存构成了严重威胁（1）。鉴于其高转移倾向和高死亡率（2, 3），加之良性和恶性乳腺肿瘤治疗方式的显著差异，早期明确诊断是乳腺病变治疗管理中的关键第一步，这对于改善患者预后和生存率起着至关重要的作用（3-5）。随着超声
BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统
BTS-GAN: Computer-aided segmentation system for breast tumor using MRI and conditional adversarial networks BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统背景贡献实验方法Parallel dilated convolution module（并行扩展卷积模块）
DR和乳腺(MG)的挂片方位描述
DescriptionValue 0020,0020ImageOriginalR/P旋转90A\R旋转180L\A旋转270P\LLCC位A\RRCC位P\LL MLO位A/FR由于平板探测器现在处于一个倾斜的状态，所以，Y方向是指向脚和右侧方向R MLO位P/FL
医学影像乳腺肿瘤分割的同学看过来：PDPNet：用于通用乳腺肿瘤分割的渐进式双先验网络
PDPNet：一种渐进式双先验网络，可以来从动态增强的图像中分割乳腺肿瘤，性能表现SOTA！并提高了模型的泛化能力，单位：贵州大学, 哈医大肿瘤医院, 贵州省人民医院 为了提高乳腺肿瘤分割模型的泛化能力，以及提高对较小尺寸、低对比度和不规则形状的乳腺肿瘤的分割性能，我们提出了一种渐进式双先验网络（PDPNet）来从动态增强的图像中分割乳腺肿瘤。 在不同部位采集的磁共振图像（DCE-MRI）。 P
【乳腺超声、乳腺钼靶、宫颈癌、CT骨折】等项目数据调研，及相关参考内容整理汇总
一、乳腺超声内容整理 1.1、数据集 Breast Ultrasound Images Dataset；下载地址2STU-Hospital 处理和训练参考文档：https://blog.csdn.net/weixin_51511389/article/details/127594654 1.2、可以参考的论文 AAU-net: An Adaptive Attention U-net
GG-Net: 超声图像中乳腺病变分割的全局指导网络
ATTransUNet 期刊分析摘要贡献方法整体框架1. Global Guidance Block2. Spatial-wise Global Guidance Block3. Channel-wise Global Guidance Block4. Breast Lesion Boundary Detection Module 实验1. 对比实验2. 消融实验2.1 Ablation A