Nya förbättringar i biomedicinsk bildanalys med hjälp av djupinlärning baserade neurala nätverk kan utnyttjas för att förbättra prestanda datorstödd diagnos (CAD) system. Med tanke på vikten av bröstcancer i hela världen och de lovande resultat som rapporterats av djupinlärningsmetoder i brösttomografi presenteras en översikt över de senaste toppmoderna djupinlärningsbaserade CAD-system som utvecklats för mammografi och brösthistopatologiska bilder. I denna studie beskrivs sambandet mellan mammografi och histopatologiska fenotyper, som tar hänsyn till biologiska aspekter. Vi föreslår en datorbaserad modellering av bröstcancer: Mammography-HistologyPhenotype-Linking-Modell, som utvecklar en kartläggning av egenskaper/fenotyper mellan mammografiska avvikelser och deras histopatologiska representation. Utmaningar diskuteras tillsammans med ett sådant systems potentiella bidrag till kliniskt beslutsfattande och behandlingshantering. Tråd och rep av gummi, inte porösa och inte förstärkta, laminerade eller på annat sätt kombinerade med annat material, inte förstärkta eller på annat sätt kombinerade med annat material
Hamidinkoo m.fl. REF presenterade en översikt över de senaste toppmoderna systemen för djupinlärning, datorstödd diagnos (CAD) som utvecklats för mammografi och brösthistopatologiska bilder.
Deep learning in mammography and breast histology, an overview and future trends
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}