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传统方法的超越：乳腺超声诊断的多任务网络
乳腺超声在癌症诊断中起着重要作用，是一种非侵入性、具有成本效益的方法，在肿瘤定位和癌症分类任务中深度学习的发展使得许多基于 CNN 的方法被广泛研究。在本研究中，我们旨在重新设计和构建端到端多任务架构，以进行分割和分类。通过我们提出的方法，
PDF6 months ago
UGGNet: U-Net 和 VGG 的高级乳腺癌诊断桥梁
UGGNet 是一种结合了 U-Net 和 VGG 架构的新型模型，用于增强乳腺超声图像分析的性能，提供准确的乳腺超声图像诊断的综合解决方案。
PDF6 months ago
利用 LangChain 生成乳腺超声报告
通过 LangChain 和大型语言模型 (Large Language Models, LLM) 的组合，我们提出了一种整合多种图像分析工具的方法，可以准确提取超声图像的相关特征，将其在临床背景中进行解释，并生成全面且标准化的报告，从而减
PDF7 months ago
利用静态图像和动态视频进行乳腺病变诊断
通过学习静态图像和动态视频的特征，并探索两种模态之间的潜在关系，我们提出了一种模拟放射科医生诊断过程的多模态乳腺肿瘤诊断模型，在在融合多模态特征之前，将动态视频特征在专业放射科医生指导下聚合。在 897 套乳腺超声图像和视频的数据集上进行实
PDFa year ago
利用混合多任务 CNN-Transformer 网络进行乳腺超声肿瘤分类
本研究提出了一种混合多任务深度神经网络 (Hybrid-MT-ESTAN)，用于乳腺超声图像的肿瘤分类和分割，该网络结合了 CNN 和 Swin Transformer 组件，实现了对全局上下文信息的捕捉和局部图像模式的保留，并在一个包含
PDFa year ago
乳腺肿瘤超声和乳腺 X 线摄影图像的分割模型和 U-Net 的比较分析
本研究旨在开发一种算法，可以识别和描绘乳腺超声和乳腺 X 线摄影图像中的肿瘤区域；该技术利用 U-Net 和 pretrained SAM 等两种先进的深度学习架构进行肿瘤分割，在不同类型的肿瘤中，U-Net 模型在精确定位和分割肿瘤区域方
PDFa year ago
通过关键帧特征中心的指导提升乳腺超声视频分类
探索使用静态图像数据集增强超声视频分类性能的可能性，提出了 KGA-Net 和一致性损失，通过使用静态图像生成的特征中心来引导视频模型中的帧注意力的一致性损失，KGA-Net 显著提高了公共 BUSV 数据集的分类性能，并证明了该方法的解释
PDFa year ago