3、基于卷积神经网络的乳腺癌检测与诊断

于 2025-09-26 15:03:07 发布
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基于卷积神经网络的乳腺癌检测与诊断

1. 引言

医学影像的研究与分类在识别各种身体疾病异常方面发挥着重要作用，如血癌、肺癌和脑肿瘤等。器官异常会导致肿瘤快速形成，这是全球主要的死因之一。乳腺癌通常在女性中被检测到，每年约有 210 万例感染病例报告，2018 年估计死亡率约为 62.7 万。乳腺癌是由于乳腺细胞组织的不规则和不可抑制的扩散，形成大的组织肿块而导致的。乳腺组织有四种类型：正常、良性（表示轻微变异）、原位癌（乳腺内部感染，早期发现可治疗）和浸润性癌（癌症扩散到外部器官）。

早期检测和诊断癌症患者可以更有效地进行治疗，并降低死亡率。新开发的医学成像技术，如磁共振成像（MRI）、超声成像、乳腺钼靶摄影、计算机断层扫描（CT）、正电子发射断层扫描（PET）、热成像等，已成功应用于早期乳腺癌诊断。一些科学家已经开发了各种早期乳腺癌检测技术，以提高感染分类的性能。

2. 乳腺癌异常

乳腺癌是由细胞的快速和不平衡分裂引起的，形成的肿块通过淋巴结扩散到外部器官。该疾病主要感染腺体、导管或其他乳腺组织。活检是确认癌症的有效方法，比自我分析、医生检查等方法更可靠。常见的乳腺癌初步诊断方法包括 MRI、超声、乳腺钼靶摄影等。

乳腺异常可分为三种主要类型：
- 肿块 ：乳房中与正常组织不同的肿块、肿胀、结节或隆起称为肿块。根据大小、形状和密度，它可以是癌性或非癌性的。
- 微钙化 ：在乳腺钼靶照片上表现为白色小点，钙结合物在乳腺小叶或乳腺腺体内的聚集称为微钙化。
- 结构扭曲（AD） ：这种异常与可观察到

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基于卷积神经网络的多类别乳腺癌分类(IEEE会议)
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04-25 1908
Multiclass Breast Cancer Classification Using Convolutional Neural Network 摘要:如今，分类系统的质量依赖于数据集的表示，这是一个需要时间来使用深入的知识来产生特定特征的过程。同时，深度学习可以从数据集中提取特征，而无需设计特征提取器。卷积神经网络(CNN)是一种特殊类型的深度学习，在语音识别、图像识别和分类等领域取得了许多成就。在本文中，我们使用CNN对公共BreakHis数据集中的乳腺癌图像进行分类和识别。该数据集包括7909.
基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法
03-07
本研究提出了一种基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法，通过特征提取与融合以及空间金字塔池化等关键技术手段，显著提高了检测准确率。实验结果证明，该算法在乳腺疾病检测方面表现出色，为临床应用提供了有力支持。...
详解卷积神经网络乳腺癌识别
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基于卷积神经网络的乳腺癌图像分类
m0_61873767的博客
03-17 5026
摘要： 乳腺癌是世界范围内癌症死亡的主要原因之一。用苏木精和伊红染色图像对活检组织进行诊断并非易事，专家通常不同意最终诊断。计算机辅助诊断系统有助于降低成本，提高诊断效率。传统的分类方法依赖于针对基于现场知识的特定问题设计的特征提取方法。为了克服基于特征的方法的许多困难，深度学习方法正成为重要的替代方法。提出了一种使用卷积神经网络 (CNNs) 对苏木精和伊红染色的乳房活检图像进行分类的方法。图像分为四类，正常组织，良性病变，原位癌和浸润性癌，分为两类，癌和非癌。网络的体系结构旨在检索不同规模的信息...
13、卷积神经网络在乳腺癌诊断中的应用与解释
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本文探讨了卷积神经网络（CNN）在乳腺癌浸润性导管癌（IDC）检测中的应用。通过分析组织小块图像数据集，构建基于ResNet的二元分类模型，并采用多种显著性映射技术如Grad-CAM、引导反向传播等对模型决策进行可视化与解释。文章详细介绍了数据预处理、按患者ID划分数据集、模型训练与评估流程，并强调了在不平衡数据下使用合适性能指标的重要性。最终实现了高精度的IDC阳性区域识别，并增强了模型的可解释性，为AI辅助病理诊断提供了可靠支持。
基于深度学习和卷积神经网络的乳腺癌影像自动化诊断系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
ZSW1218的博客
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乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，早期准确诊断对于提高生存率具有至关重要的意义。传统的乳腺癌诊断方法依赖于放射科医生的经验，然而，由于影像分析的复杂性和人类判断的局限性，准确率和一致性仍存在挑战。近年来，卷积神经网络（CNN）等深度学习技术在医学影像分析中的应用取得了显著突破，尤其在乳腺癌影像的自动化诊断领域，展现出了优异的性能
20、利用预训练卷积神经网络进行乳腺钼靶图像乳腺癌检测
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本博文探讨了利用深度学习技术，特别是预训练卷积神经网络（如ResNet-50和EfficientNetB7），在乳腺钼靶图像分类中的应用，旨在提高乳腺癌早期检测的准确性和可靠性。研究结合了图像处理技术（如CLAHE、非锐化掩蔽和中值滤波）和数据增强策略，使用CBIS-DDSM和Mini-MIAS数据集进行实验，比较了不同模型的性能，并分析了其在乳腺癌检测中的潜力。
基于深度学习的乳腺癌分类识别与诊断系统
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乳腺癌是全球最常见的癌症之一，早期诊断对于治疗效果至关重要。近年来，深度学习技术在医学图像分析领域取得了显著进展，能够从大量的医学影像数据中自动学习和提取特征，从而实现高效、准确的分类与诊断。本项目旨在开发一个基于深度学习的乳腺癌分类识别与诊断系统，利用卷积神经网络（CNN）对乳腺组织切片图像进行分类与诊断，测试集乳腺癌分类准确率达到 91.3%，AUC指标达到97%。
卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别
君莫笑的博客
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本文主要介绍了通过深度学习进行乳腺癌识别的应用，首先简单介绍了乳腺癌医学背景和相关知识，接着介绍了目前能获得的公开的乳腺癌，最后介绍了神经网络的实现方式和处理后的效果以及性能分析。卷积神经网络（CNN）已经尝试应用于癌症检查，但是基于CNN模型的共同缺点是不稳定性以及对训练数据的依赖。部署模型时，假设训练数据和测试数据是从同一分布中提取的。这可能是医学成像中的一个问题，在这些医学成像中，诸如相机设置或化学药品染色的年龄之类的元素在设施和医院之间会有所不同，并且会影响图像的颜色。
21、利用预训练卷积神经网络检测乳腺钼靶图像中的乳腺癌
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基于卷积神经网络的乳腺癌分子分型预测研究.pdf
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这是一个基于Docker容器化技术实现的企业级私有云文档协作与在线编辑一体化部署解决方案项目_通过精心编排的DockerCompose配置将Seafile开源私有云盘系统与Onl.zip
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C++编程面向对象核心特性的技术解析：封装继承多态在软件工程中的应用与实现
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内容概要：本文系统梳理了C++的核心基础知识，涵盖面向对象三大特性（封装、继承、多态）、动态内存管理（new/delete与malloc/free的区别）、作用域、引用与指针、类与对象、构造与析构函数、静态成员、常函数、运算符重载、拷贝构造、赋值操作符、单例与工厂设计模式、STL常用容器（vector、list、deque、map、set、unordered_map）及其操作，以及迭代器、算法和函数对象等内容。文章通过代码示例深入讲解了C++中关键机制的实现原理，如多态的虚函数表机制、智能指针替代方案、内存泄漏防范等。; 适合人群：具备C++基础语法知识，有一定编程经验，希望深入理解C++面向对象机制、内存管理和常用设计模式的初中级开发者，尤其适合准备面试或提升系统编程能力的学习者； 使用场景及目标：①掌握C++面向对象核心机制的底层原理与实现方式；②理解常见设计模式在C++中的应用；③熟练使用STL容器与算法进行高效编程；④辨析C++中易混淆概念（如new/malloc、引用/指针、深拷贝/浅拷贝）； 阅读建议：建议结合代码示例动手实践，重点关注类的构造与析构过程、多态实现机制、STL容器的操作特性及设计模式的应用场景，理解其背后的设计思想而不仅仅是语法使用。
能源布线器实现电网的最佳电力分配.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
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MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-04
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LVQ（Learning Vector Quantization，学习向量量化）是一种基于原型的监督式学习算法，属于人工神经网络的范畴。它通过调整原型向量（即网络中的权重向量）来逼近输入数据，从而实现对输入样本的分类。LVQ算法特别...
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