A deep feature fusion methodology for breast cancer diagnosis demonstrated on three imaging modality datasets

Antropova Natalia; Huynh Benjamin Q.; Giger Maryellen L.

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A deep feature fusion methodology for breast cancer diagnosis demonstrated on three imaging modality datasets

机译：在三个成像模态数据集上证明了乳腺癌诊断的深度特征融合方法

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Background: Deep learning methods for radiomics/computer-aided diagnosis (CADx) are often prohibited by small datasets, long computation time, and the need for extensive image preprocessing.

机译：背景：小型数据集，长计算时间和需要广泛的图像预处理，通常禁止用于辐射瘤/计算机辅助诊断（CADX）的深度学习方法。

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来源
《Medical Physics》 |2017年第10期|共10页
作者
Antropova Natalia; Huynh Benjamin Q.; Giger Maryellen L.;
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作者单位

Univ Chicago Dept Radiol 5841 S Maryland Ave Chicago IL 60637 USA;

Univ Chicago Dept Radiol 5841 S Maryland Ave Chicago IL 60637 USA;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类基础医学;
关键词
breast cancer; deep learning; feature extraction;

机译：乳腺癌;深入学习;特征提取;

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