乳腺X线图像计算机辅助诊断技术综述

• 作者: 陈智丽 高皓 潘以轩 邢风
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 乳腺X线图像 计算机辅助诊断(CAD) 计算机视觉 深度学习 人工智能
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 热点与综述|Research Hotspots and Reviews
• 页码范围: 1-21
• 页数: 21页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2108-0205

摘要

近年来,乳腺癌严重威胁全球女性的身体健康,乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效影像检查手段.乳腺X线图像计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)运用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能先进技术,自动分析处理乳腺X线图像,可为医生在临床中提供重要的诊断参考.主要面向肿块和微钙化病变检测、分割和分类等问题,从传统方法和深度学习方法两个角度,综述乳腺X线图像计算机辅助诊断技术的发展现状.鉴于近年来深度学习方法取得的突破性成果,回顾了经典的深度学习网络模型,着重介绍了深度学习方法在乳腺X线图像分析中的最新应用,对比分析了传统方法的弊端和深度学习方法的优势.对现有技术存在的问题进行分析,并对未来发展方向进行展望.