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基于乳腺X线摄影的肿块检测综述

     

摘要

早期筛查和及时治疗是控制乳腺癌死亡率最为有效的方法.乳腺X线摄影检查作为医学界公认的最有效的早期乳腺癌筛检工具,可以很好地反映出乳腺存在的异常情况.在临床应用中,乳腺癌的X线摄影直接征象为钙化和肿块,对乳腺X线摄影中钙化点的检测技术已经相当的成熟,但对肿块区域的检测和分类依旧是一项具有挑战性的任务.因此,本文对近几年提出的基于全乳腺X线摄影的肿块检测方法进行简要综述,分别从基于传统的乳腺肿块检测与分割方法和基于深度学习的乳腺肿块检测方法进行介绍,并讨论了乳腺X线摄影中肿块检测未来研究的发展趋势.

著录项

  • 来源
    《自动化学报》|2021年第4期|747-764|共18页
  • 作者单位

    哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院生物计算研究中心 深圳518055;

    哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院生物计算研究中心 深圳518055;

    鹏城实验室 深圳518000;

    贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025;

    贵州大学贵州省公共大数据重点实验室 贵阳550025;

    深圳市第二人民医院(深圳大学第一附属医院) 深圳 518035;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    乳腺X线摄影; 乳腺肿块检测; 计算机辅助检测和诊断; 深度学习;

  • 入库时间 2022-08-20 06:20:34

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