【摘 要】
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乳腺是分泌乳汁,哺育后代的重要人体器官,而乳腺肿瘤是发生在乳腺组织的良性或恶性肿瘤。乳腺肿瘤诱因繁多,发病率持续上升,是威胁女性健康的重要杀手。乳腺钼靶X线检查操作简便、分辨率高、可靠性强是乳腺肿瘤筛查的首选。其中乳腺钼靶X线检查报告记录着患者的影像表现、医生对患者报告的诊断意见等内容,是影像的高层显示和高度总结,蕴含丰富的语义信息。所以,充分利用深度学习技术辅助医生进行乳腺肿瘤人工智能（Arti
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乳腺是分泌乳汁,哺育后代的重要人体器官,而乳腺肿瘤是发生在乳腺组织的良性或恶性肿瘤。乳腺肿瘤诱因繁多,发病率持续上升,是威胁女性健康的重要杀手。乳腺钼靶X线检查操作简便、分辨率高、可靠性强是乳腺肿瘤筛查的首选。其中乳腺钼靶X线检查报告记录着患者的影像表现、医生对患者报告的诊断意见等内容,是影像的高层显示和高度总结,蕴含丰富的语义信息。所以,充分利用深度学习技术辅助医生进行乳腺肿瘤人工智能（ArtificialIntelligence,AI）诊断,是人工智能助力医疗事业的重要体现,有助于提高医生工作效率,缓解工作压力。近几年大量研究学者将兴趣投入到乳腺肿瘤AI诊断的研究中,各种诊断模型孕育而生,但始终无法应用于临床医疗诊断,主要归因于:基于机器学习的传统乳腺肿瘤AI诊断模型准确性不高;而基于深度学习的现代乳腺肿瘤AI诊断模型准确性提高,但诊断过程的透明度、可解释性不足。为解决上述传统诊断模型诊断准确率低及现代诊断模型可解释性缺乏的问题,本文使用上海某三甲医院的真实乳腺钼靶报告数据集,提出了基于语义嵌入和胶囊网络的乳腺肿瘤可解释AI诊断模型。在此基础上,设计并实现了乳腺肿瘤可解释辅助诊断...
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