基于深度学习的乳腺癌诊断方法综述
图像与视频处理
2022-02-15 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
深度学习引入了多种基于学习的方法来识别乳腺肿瘤，并在乳腺癌诊断中表现出高度适用性。它已成为计算机辅助诊断（CAD）系统中的实用组件，进一步辅助放射科医生针对不同模态进行诊断。在医院或公共数据库提供的图像上训练的深度网络可执行病灶类型的分类、检测与分割。在二维图像上识别肿瘤已取得显著进展，但识别三维图像至今仍是一个前沿课题。不同研究领域间深度学习网络的互联有助于推动更高效、准确且鲁棒网络的发现。在本综述中，将探讨以下主题：（i）深度学习的理论与应用，（ii）从性能指标视角看二维、2.5D 和三维 CNN 方法在乳腺肿瘤识别中的进展，以及（iii）CNN 方法面临的挑战。
引用
@article{arxiv.2109.08853,
title = {A survey on deep learning approaches for breast cancer diagnosis},
author = {Timothy Kwong and Samaneh Mazaheri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08853},
year = {2022}
}