深度学习技术在乳腺癌诊断中的应用

摘要：

目的 构建深度学习卷积神经网络模型,提高乳腺癌诊断的智能化和信息化水平.方法 通过对真实临床中公开的乳腺癌数据集进行统计分析,运用人工智能领域的卷积神经网络模型,为医疗人员诊断恶性乳腺癌患者提供可靠的理论基础.根据建立的神经网络模型,选取当前流行的乳腺癌数据集进行建模分析,得到相应的诊断结果.结果 实验结果显示,大数据驱动下的乳腺癌诊断模型能够准确有效预测恶性乳腺癌患者.该文提出的卷积神经网络模型与传统的支持向量机模型相比,在准确率、特异性、敏感性和曲线下面积方面相比分别提高2.7％、2.9％、2.8％和3.0％.结论 深度学习领域的卷积神经网络方法,在乳腺癌诊断方面具有良好的前景,可减少医疗人员的病情诊断负担,为人工智能视角下的乳腺癌诊断技术指明新方向.

关键词：乳腺癌、人工智能、计算机辅助诊断、深度学习

所属期刊栏目：29

分类号：R737.9(肿瘤学)

在线出版日期：2021-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

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