深度学习技术在乳腺癌诊断中的应用

• 作者: 李蒙蒙
• 来源期刊: 中国医学工程
• 关键词: 乳腺癌 人工智能 计算机辅助诊断 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 论著|Original Article
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: R737.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.19338/j.issn.1672-2019.2021.01.001

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.