乳腺辅助诊断系统中可疑肿块分割方法研究

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乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,早发现早治疗是防治的关键。而计算机辅助诊断技术能够有效地对具有乳腺癌重要特征的可疑肿块进行分割、检测和分类,从而提高影像医生的诊断效率和准确率。综述了目前出现的一些较好的乳腺可疑肿块分割方法,对这些算法进行了深入的研究,对它们的优点和性能进行了对比和分析。最后展望了基于肿块分割方法可能提高精准度的一些途径。 Breast cancer is one of the most common malignant tumors in women. Early detection of early treatment is the key to prevention and treatment. Computer-aided diagnostic techniques can effectively segment, detect and classify suspicious masses with important features of breast cancer, thereby improving the diagnostic efficiency and accuracy of imaging doctors. In this paper, we summarize some good methods for segmentation of suspicious breast masses, and conduct an in-depth study of these algorithms and compare their advantages and performance. Finally, some approaches that may improve the accuracy based on the mass segmentation method are prospected.
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