乳腺癌在全球范圍內(nèi)發(fā)病率高,而乳腺癌的早期發(fā)現(xiàn)在很大程度上能提高生存率,改善預(yù)后。隨著現(xiàn)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、運(yùn)算能力的提升和醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)的發(fā)展,特別是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用,人工智能越來(lái)越廣泛用于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域。本文就人工智能在乳腺影像領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述。 

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【文章目錄】：
AI與醫(yī)學(xué)影像
AI目前在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用概述
AI在乳腺影像的應(yīng)用
    1. 密度評(píng)估
    2. 病灶檢出
    3. 提升醫(yī)生讀片效率
    4. 良、惡性疾病分類
    5. 分子分型預(yù)測(cè)
    6. 靶區(qū)勾畫
    7. 化療療效預(yù)測(cè)
    8. 提供額外信息
不足與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]客觀看待人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的作用[J]. 蕭毅,劉士遠(yuǎn).  放射學(xué)實(shí)踐. 2018(10)
[2]人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的進(jìn)展——2017年RSNA參會(huì)感受[J]. 王霄英.  放射學(xué)實(shí)踐. 2018(02)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的人工智能對(duì)醫(yī)學(xué)影像學(xué)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇[J]. 劉士遠(yuǎn),蕭毅.  中華放射學(xué)雜志. 2017 (12)



本文編號(hào)：3688403