2、乳腺癌与乳腺钼靶异常解读

乳腺癌与乳腺钼靶异常解读

1. 乳腺癌现状与成因

乳腺癌是全球常见的癌症之一,每年平均影响约140万女性。在所有癌症相关死亡中,每8例就有1例是乳腺癌患者,尤其在50岁以下女性中,它是第二大死因。

乳腺癌的主要成因包括:
- 生理因素 :年龄增长、乳腺密度组成、遗传、初潮早、绝经晚、基因突变等。
- 环境因素 :暴露于电离和非电离辐射。

女性乳房由脂肪、腺体或致密组织构成,且这些组织会随年龄变化。年轻女性的乳房组织通常较为致密,而随着年龄增长,会逐渐转变为大量的脂肪组织。肿瘤就有可能在这些组织中发展,如果不及时发现,就会演变成恶性病变。乳腺癌是一种渐进性疾病,从乳腺组织(通常是乳腺导管或小叶细胞)开始生长,可能会侵犯周围组织,通过血液或淋巴系统转移到身体其他部位。起源于导管的癌症称为导管癌,起源于小叶的则称为小叶癌。目前,完全预防乳腺癌尚不可行,但在没有转移的情况下,有效治疗是可能的。因此,早期检测对于治疗和控制癌症发展、为患者提供更好的预后至关重要,这可以通过对无症状女性进行筛查来实现。

2. 乳腺钼靶检查

根据美国癌症协会(ACS)的资料,X射线乳腺钼靶检查是一种流行、低成本且有效的乳腺癌早期筛查工具。肿瘤学家推荐使用乳腺钼靶检查,因为它能在肿瘤还无法通过触摸察觉时就检测到。乳腺钼靶筛查旨在检测乳腺癌的非均匀和细微症状,但由于特定异常与复杂背景组织之间的视觉阈值较低,这些特征很难被发现。乳腺钼靶中的细微迹象可能表现为各种异常,如微钙化、肿块、结构扭曲或左右乳腺钼靶密度和形状的不对称。

然而,乳腺钼靶检查也存在一些局限性

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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