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乳腺钼靶X线图像与多数医学图像相比,肿块边沿模糊、特征区域过小、良性肿块与恶性肿块构成相似。为了解决传统计算机辅助检测乳腺肿块技术效果差的问题,对基于深度学习的乳腺肿块检测模型进行了研究,分析了R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN算法的原理。收集并增强了相关数据集。在Ubuntu系统下采用Tensorflow实现了四种算法。对比R-CNN系列算法的检测精度与单张图像检测耗时,验证了Faster R-CNN乳腺肿块算法的检测能力。研究结果表明,Faster R-CN