Aug, 2023

为发展中国家减少癌症诊断的长时间延误，提高患者生存率，设计一种基于深度学习的资源高效的诊断系统

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TL;DR为解决发展中国家乳腺癌诊断的延误和患者生存率的不平等问题，本研究开发了一种基于深度学习的转移性乳腺癌诊断系统，具有高诊断准确性和计算效率，能够适应资源匮乏的医疗设施。
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发现论文，激发创造
  • 乳腺癌检测与诊断：深度学习架构的现状比较研究

    本研究研究了应用深度学习模型和新兴模型 “Vision Transformer (ViT)” 进行乳腺癌的检测与诊断，结果表明 ViT 模型在准确性和效率方面均优于其他 CNN 架构，实现了 95.15％的准确率。

    May, 2023

  • 使用 DRDA-Net 和 MobileNet 进行乳腺癌分类的轻量级深度学习管道

    通过引入一种新的深度学习方法，结合 DRDA-Net 和 MobileNet 模型，旨在提高乳腺癌组织病理图像的分类准确性，从而为准确的乳腺癌诊断提供了更快速和更易于实现的筛查方案。

    Mar, 2024

  • 使用深度学习进行乳腺癌检测

    本文旨在提供一种基于 CNN 和深度学习的乳腺癌检测模型，该模型通过重建微波成像扫描数据并使用多种不同的 CNN 架构进行特征提取和肿瘤检测，最终得出使用 NASNetLarge 模型的 CNN 模型具有较高准确率和较低损失的结论，为微波成像技术在乳腺癌筛查中的应用提供了新的研究方向。

    Apr, 2023

  • 内科手术癌转移深度学习鉴别系统的研发

    本文研究了人工智能系统在手术期间识别腹膜表面转移瘤方面的作用，发现在仿真环境下，深度学习手术辅助系统能够比直接手术更加准确的识别腹膜表面转移瘤，可以在一定程度上降低误识别率并提高手术成功率，但需要在多机构临床环境下进一步研究。

    Jun, 2023

  • 用于鉴定转移性乳腺癌的深度学习

    使用深度学习技术，结合人工病理学家的诊断结果，实现对淋巴结活检全滑片图像中转移性乳腺癌的自动检测，能够在提高病理诊断准确性方面发挥重要作用。

    Jun, 2016

  • 通过多模型降维算法和分类算法的多模态融合在转移性乳腺癌预测中的应用

    利用机器学习的预处理算法和分类算法，研究了检测转移性癌症的潜力，通过降低数据维度和使用 k 最近邻算法，获得了最高 71.14% 的准确率。

    Sep, 2023

  • 基于迁移学习的乳腺癌组织病理图像检测深度分析

    本研究使用 2453 个组织病理学图像数据集，分离有侵袭性导管癌（IDC）和无 IDC 的数据，分析了预训练的深度迁移学习模型如 ResNet50、ResNet101、VGG16 和 VGG19 在检测乳腺癌方面的应用，研究发现 ResNet50 模型的准确率可达 90.2％，曲线下面积（AUC）率为 90.0％，召回率为 94.7％，不适当损失为 3.5％。

    Apr, 2023

  • 基于 BreaKHis 数据集的乳腺癌深度学习架构比较分析

    通过对 BreakHis 数据集中的乳腺癌病例进行深度学习模型的评估，本研究发现 Xception 模型在诊断准确率、F1 得分等方面表现最佳，对于正确诊断乳腺癌具有重要意义，为改进乳腺癌诊断方法和促进新治疗策略的创建做出了重要贡献。

    Sep, 2023

  • 面向全球的乳腺癌筛查多实例分类器

    本文提出了一个神经网络模型，利用全局关注图和多个局部区域的信息来分类乳腺癌病变，该模型能够在筛查乳腺 X 线照片的解释方面实现放射科医师水平的性能，并生成可能的恶性发现的像素级显著图。

    Jun, 2019

  • 基于深度迁移学习的乳腺癌图像分类方法

    提出了一种结合深度学习和迁移学习的乳腺癌图像分类模型算法，解决了有限样本、耗时的特征设计和低准确率的问题。这个算法基于深度神经网络的 DenseNet 结构，通过引入注意机制构建网络模型，并使用多级迁移学习对增强的数据集进行训练，实验结果表明，该算法在测试集上达到了 84.0％以上的效率，与之前的模型相比显著提高了分类准确度，适用于医疗乳腺癌检测任务。

    Apr, 2024