【摘 要】
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乳腺肿瘤超声图像的自动分类对于提高医生的工作效率和降低漏诊率具有十分重要的意义。新型的三维乳腺超声数据包含更多的可用于诊断的信息,但由于超声成像机理导致不同方向
【机 构】
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清华大学医学院生物医学工程系,埃因霍温理工大学生物医学工程系,杭州市第一人民医院超声影像科
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乳腺肿瘤超声图像的自动分类对于提高医生的工作效率和降低漏诊率具有十分重要的意义。新型的三维乳腺超声数据包含更多的可用于诊断的信息,但由于超声成像机理导致不同方向上的图像表现不同。针对该种乳腺超声数据,利用卷积神经网络结构的灵活性和自动学习的特性,提出3种改进的卷积神经网络模型,使其分别可以接受横截面图像输入、横截面和冠状面的双图像输入、图像和文本信息同时输入,并研究不同信息的融合对于提升乳腺肿瘤自动分类准确率的影响。在研究中,采用880幅图像（良性401幅,恶性479幅）及其标注信息进行5折交叉验证实验,
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