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Mass detection on automated breast ultrasound volume scans using convolutional neural network

机译:使用卷积神经网络对自动乳房超声体积扫描进行质量检测

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摘要

Automated ultrasound volume scan is useful for screening breast cancer as it records the whole breast data allowing longitudinal comparisons and double reading. Unlike examinations with handheld probes, it is less operator independent. However, the number of acquired images is large, which increases radiologists' workload. In this study, we propose a mass detection method on ultrasound volume scans using convolutional neural network (CNN). Using CNN, detection performance greatly improved compared with the conventional filter based method.
机译:自动超声体积扫描可用于筛查乳腺癌,因为它可以记录整个乳腺癌数据,从而可以进行纵向比较和重复读取。与使用手持式探头进行检查不同,它具有更少的操作员独立性。但是,所获取的图像数量很大,这增加了放射科医生的工作量。在这项研究中,我们提出了一种使用卷积神经网络(CNN)进行超声体积扫描的质量检测方法。与传统的基于过滤器的方法相比,使用CNN可以大大提高检测性能。

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