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| 基于动态增强磁共振成像的人工智能乳腺肿瘤良恶性分类分析 | |
| 作者姓名： | 陈兴 刘璟 李鹏 王金铭 赵凌霄 韩小伟 陈悦 于洪伟 马国林 |
| 摘 要： | 本研究回顾性分析了198例女性患者的乳腺动态增强磁共振成像（DCE-MRI）图像序列,年龄21~79（45.5±13.7）岁。以病理检查为金标准,采用深度学习方法建立CBAM-ResNet自动分类模型,统计图像级别的分类结果,同时结合集成学习思想得到患者个体的分类结果。基于残差网络的CBAM-ResNet分类模型在单张... |
| 关 键 词： | 乳腺肿瘤 DCE-MRI 深度学习 残差网络 集成学习 |