【摘 要】
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目的:探讨利用浸润性乳腺癌超声高通量图像特征预测同侧腋窝淋巴结转移的价值。方法:为表征乳腺肿瘤的特性,设计基于乳腺影像报告与数据系统(Breast Imaging Reporting and D
【机 构】
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复旦大学电子工程系,复旦大学附属肿瘤医院超声科
【基金项目】
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国家自然科学基金(81627804)
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目的:探讨利用浸润性乳腺癌超声高通量图像特征预测同侧腋窝淋巴结转移的价值。方法:为表征乳腺肿瘤的特性,设计基于乳腺影像报告与数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)的高通量特征、尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的特征和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的特征,并结合3个重要临床信息,共获得10 703个特征,构成相应的特征体系。利
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