Medicinsk avbildningsteknik har i stor utsträckning använts vid diagnostisering och upptäckt av bröstcancer. Nackdelen med att tillämpa dessa tekniker är den stora tidsåtgången i den manuella diagnosen av varje bildmönster av en professionell radiolog. Automatiska klassificeringar kan avsevärt förbättra diagnosprocessen, både när det gäller noggrannhet och tidsåtgång genom att automatiskt särskilja benigna och maligna mönster. Neurala nätverk (NN) spelar en viktig roll i detta avseende, särskilt när det gäller att upptäcka bröstcancer. Trots det stora antalet publikationer som beskriver användningen av NN i olika medicinska tekniker, finns bara ett fåtal recensioner tillgängliga som vägleder utvecklingen av dessa algoritmer för att förbättra detektionstekniker med avseende på specificitet och känslighet. Syftet med denna genomgång är att analysera innehållet i nyligen publicerad litteratur med särskild uppmärksamhet på tekniker och tillstånd av NN i medicinsk avbildning. Vi diskuterar användningen av NN i fyra olika medicinska bildtillämpningar för att visa att NN inte är begränsad till ett fåtal områden av medicin. Typer av NN som använts, tillsammans med de olika typerna av uppgifter om utfodring, har granskats. Vi tar också upp hybrid NN-anpassning vid upptäckt av bröstcancer.
Författarna REF i deras papper har diskuterat användningen av artificiella neurala nätverk i bröstcancer detektion.
Artificial Neural Networks in Image Processing for Early Detection of Breast Cancer