Kluster av mikroförkalkningar kan vara ett tidigt tecken på bröstcancer. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt baserat på konvolutionella neurala nätverk för upptäckt och segmentering av mikroförkalkningskluster. I detta arbete använde vi 283 mammografier för att träna och validera vår modell, få en noggrannhet på 99,99% på mikroförkalkning upptäckt och en falsk positiv frekvens på 0,005%. Våra resultat visar hur djupt lärande kan vara ett effektivt verktyg för att effektivt stödja radiologer vid mammografiundersökning.
Gabriele Valvano REF föreslog en ny metod baserad på konvolutionella neurala nätverk för detektion och segmentering av mikroförkalkningskluster.
Convolutional Neural Networks for the Segmentation of Microcalcification in Mammography Imaging
{'venue': 'Journal of healthcare engineering', 'journal': 'Journal of healthcare engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}