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乳腺 X 线摄影纵向风险预测
将一种最新的机器学习模型，LoMaR，扩展到匹配任意数量的纵向乳房摄影，并预测未来乳腺癌风险，证明长期纪录（如四个年度乳房摄影）可以显著提高未来乳腺癌风险的预测准确性。
PDF2 months ago
通过扩散模型生成乳腺摄影合成图像 MAM-E
本研究提出了使用扩散模型生成高质量全场数字乳腺 X 线照片以及使用稳定扩散模型在健康乳腺照片上修复合成病变的方法，并引入了一个由文本提示控制的生成模型管道 MAM-E，能够在乳房特定区域生成合成病变，并提供了对生成图像的定量和定性评估以及易
PDF8 months ago
MMMini-DDSM: 基于乳腺 X 线照片的自动年龄估计
本文旨在从哺乳动物图像中推导出基于人工智能的模型，以此来测试年龄估计能力。通过使用网络爬虫来自 DDMS 数据库自动下载缩略图像和对应的年龄指标，提取深度学习特征，使用随机森林回归自动估计年龄。最终成功通过逻辑和线性回归模型的运行，以及推导
PDF4 years ago
基于条件补全 GAN 的乳腺 X 光分类数据增强
使用生成对抗网络的合成数据，结合传统数据增强方法来提高乳腺癌分类的性能。
PDF6 years ago
使用渐进式生成对抗网络进行高分辨率乳腺 X 线摄影合成
利用逐步训练的生成对抗网络生成最高达 1280x1024 像素的乳腺 X 线摄影图像，具有可视化效果，并且在医学影像领域有着广泛的应用前景。
PDF6 years ago
NIPS使用全卷积设计进行乳腺癌整体图像诊断的端到端训练
本文提出了一种基于全乳腺拍摄的乳腺癌诊断的全图像训练算法，不依赖于病变的标注，使用图像标签即可训练出全图像分类器，并在 DDSM 数据集上取得了 0.88 的 AUC 分数，在 INbreast 数据集上取得了 0.96 的 AUC 分数，
PDF7 years ago