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基于YOLOv3的乳房x光片计算机辅助诊断系统( A computer-aided diagnostic system for mammograms based on YOLOv3 )
J Zhao T Chen B Cai
由于医学图像中存在大量的噪声，乳腺X线照片中病灶的检测和分类仍然是一个巨大的挑战。本文在现有深度学习方法的基础上，着眼于乳腺癌病变类型的多样性，提出了一种基于YOLOv3(You Only Look Once version 3）卷积神经网络的乳腺X线照片计算机辅助诊断系统。在该系统中，我们将乳腺病变的检测和多分类问题集成为一个回归问题，从而在一个框架内同时完成这两个任务。本文提出的计算机辅助诊断系统主要分为三个部分：原始乳腺图像的预处理部分、基于YOLOv3的深度卷积神经网络、网络输出的处理和评价。我们利用CBIS-DDSM的数据集训练了三个模型：一般模型、肿块模型和微钙化模型。这些训练好的模型可以检测输入的乳房X线照片在不同情况下的位置，然后将其分为肿块、微钙化、良性、恶性等类别。通过对测试集图像的评价，系统训练的一般模型、质量模型和微钙化模型在检测任务中的准确率分别达到93.667%、97.767%、96.870%；在分类任务中的准确率分别达到93.927%、98.121%、97.045%。该计算机辅助诊断系统在高噪声乳房X线照片的病变检测和分类任务中表现出良好的鲁棒性。
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