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Automated Detection of Breast Mass Spiculation Levels and Evaluation of Scheme Performance

机译:乳房质量刺激水平的自动检测和方案绩效评估

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摘要

Rationale and ObjectivesAlthough spiculation level of breast mass boundary is a primary sign of malignancy for the mass detected on mammograms, developing an automated computer scheme to detect mass spiculation level and quantitatively evaluating the performance of the scheme is a difficult task. The objective of this study is to () develop and test a new scheme to improve mass segmentation and detect mass boundary spiculation level, and () assess the scheme performance using a relatively large image dataset.
机译:原理和目标尽管乳房肿块边界的弥散性水平是乳房X线照片上检测到的肿块的恶性表现的主要标志,但是开发一种自动计算机方案以检测肿块的弥散性并定量评估该方案的性能是一项艰巨的任务。这项研究的目的是()开发和测试一种新的方案,以改善质量分割和检测质量边界雾化水平,以及()使用相对较大的图像数据集评估方案的性能。

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