基于深度学习的癌症计算机辅助分类诊断研究进展

• 作者: 冯仕庭 罗宴吉 肖焕辉 袁程朗 黄炳升
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 关键词: 深度学习 肺癌 乳腺癌 计算机辅助分类诊断 医学影像
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与医学影像专题
• 页码范围: 22-25,58
• 页数: 5页
• 分类号: R734.2|R737.9|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2019.Z6366zt

摘要

近年来,基于深度学习的医学影像分类研究迅猛发展,已成为癌症计算机辅助诊断(CAD)领域的研究热点.目前,基于公开数据库(如LIDC、INbreast、DDSM公共数据库)进行的研究中,对肺结节良恶性分类研究、乳腺病灶的良恶性鉴别诊断的研究报道较为全面.对基于深度学习的肺CT图像、乳腺X线摄影图像的癌症计算机辅助分类诊断研究进展予以综述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯仕庭	中山大学附属第一医院放射科	96	517	11.0	16.0
2	罗宴吉	中山大学附属第一医院放射科	24	153	8.0	11.0
3	黄炳升	深圳大学医学部生物医学工程学院	8	31	3.0	5.0
4	肖焕辉	深圳大学医学部生物医学工程学院	2	9	1.0	2.0
5	袁程朗	深圳大学医学部生物医学工程学院	1	8	1.0	1.0