针对乳腺癌诊断的基于深度学习的CAD系统的审查
1Electronics and Communication Engineering, Kumaraguru College of Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India.
Technology in cancer research & treatment
|June 7, 2023
概括
深度学习 (DL) 推进了早期乳腺癌 (BC) 检测. 本综述对BC的计算机辅助诊断 (CAD) 中的DL和转移学习进行了调查,突出了改善患者结果的技术和性能.
科学领域:
- 医学成像和诊断 医学成像和诊断
- 医疗保健中的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 乳腺癌 (BC) 是45岁以上女性的重大健康问题.
- 早期发现BC对于降低死亡率至关重要.
- 基于图像的非侵入性方法和计算机辅助诊断 (CAD) 系统帮助放射科医生.
研究的目的:
- 审查深度学习 (DL) 早期乳腺癌诊断的最新进展.
- 调查BC检测和诊断的各种CAD方法.
- 提供DL,转移学习和基于DL的CAD方法的详细概述.
主要方法:
- 在BC诊断中对DL和转移学习的最新文献的审查.
- 分析使用机器学习 (ML) 和DL的CAD系统.
- 在BC诊断文献中对技术,数据集和性能指标进行比较研究.
主要成果:
- DL方法提供直接基于图像的决策,与特征驱动的ML不同.
- 该评论总结了当前的DL技术,以提高BC诊断.
- 本文对现有的BC诊断方法进行了比较分析.
结论:
- 深度学习显示了改善早期乳腺癌诊断的重大前景.
- 基于DL的CAD系统正在提高诊断准确性和效率.
- 本综述巩固了关于DL在乳腺癌检测中的应用知识.
