基于语义贝叶斯网络的乳腺X线影像分级研究

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针对乳腺X线诊断的不确定性和BI-RADS分级的广泛应用,提出将基于语义的贝叶斯网络应用于乳腺X线影像的BI-RADS分级。系统利用专家知识建立网络结构,机器学习确定网络参数。实验结果表明,针对包含缺失数据的100个病例样本,分级结果与资深乳腺放射医生相比较达到了87%的准确率。该模型直观地表达了乳腺X线图像的主要征象知识,为医生尤其是年轻医生提供了一个乳腺X线影像分级的客观参考。
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