深度學習:乳腺x檢測
乳腺影像學檢測方法
在乳腺癌的診療過程中,主要有超聲,鉬靶,核磁共振(MRI),CT檢查(月經後1-2周),病理和基因等醫學手段用於輔助診斷和治療。其中超聲和鉬靶主要用於乳腺癌的初篩,MRI用於治療效果的評估,病理用於癌症的確診以及治療方案的評估。近年來,基因分析在腫瘤診療方面也得到了快速發展,主要用於遺傳性乳腺癌的篩查以及個性化的精準醫療。目前我們團隊完成了乳腺鉬靶AI診斷產品的研發和落地,並且在核磁共振和病理方面,相關的研發的工作也已經展開。
1、影像:軸位片(頭足位 CC) 斜位片(MLO)*左右=4張影像
同側 例如:rcc 或者R-mlo用於定位
左右兩側 例如:R-CC L-CC 用於比較是否不對稱,兩側同拍照模式進行對比
2、BI-RADS評價分類
- 0類為不定類別,需進一步的影像學檢查
- 1類為未見異常 Ⅰ
- 2類為良性 Ⅱ
- 3類為可能良性 Ⅲ
- 4類為可疑惡性 Ⅳ
- 5類為高度提示惡性 Ⅴ
- 6類為活檢證實惡性 Ⅵ
3、資料集:
3.1 DDSM (10263張,4025正例,標籤分類,分割)
Digital Database for Screening Mammography (DDSM) 是乳腺資料集中比較著名和資料量比較大的一個資料集,分為四個子資料夾:分別是benign_without_callbacks, benigns, cancers, normals 代表乳腺檢查的不同類別,每個子資料夾中各有很多個case,每個case代表一個樣例
其中LJPEG檔案是乳腺圖片的原始格式,目前正在轉為png格式,每個樣本有四張乳腺圖片,如果是有病的樣本,至少會有一張圖片有分割標籤;.mat檔案是從原始的.overlay檔案中獲得的分割標籤。
3.2 CBIS-DDSM
影象已解壓縮並轉換為DICOM格式。更新了ROI分段和邊界框,還包括了訓練資料的病理診斷
註釋了鈣化和腫塊的ROI。
資料集包含753個鈣化病例和891個腫塊病例
3.3 Inbreast (410張,100正例,標籤分類,少量帶框標籤)
3.4MIAS (322張,分類標籤)
4、乳腺檢測任務
4.1分類+檢測
弱監督學習( 定位通常通 CAM or MIL )
7分類 等級分類==》2分類 0-2 為良性 4-6 為惡性 3不參與考慮
2分類 鈣化和腫塊
4.2 分類+分割
5、方法實現
相關文章
- 運用深度學習技術檢測轉移性乳腺癌深度學習
- 使用深度學習檢測瘧疾深度學習
- 深度學習之瑕疵缺陷檢測深度學習
- 深度學習之目標檢測深度學習
- 深度學習在乳腺癌上的應用!深度學習
- [深度學習]人臉檢測-Tensorflow2.x keras程式碼實現深度學習Keras
- 52 個深度學習目標檢測模型深度學習模型
- 使用深度學習的交通標誌檢測深度學習
- 用深度學習進行欺詐檢測深度學習
- 【深度學習】檢測CUDA、cuDNN、Pytorch是否可用深度學習DNNPyTorch
- 深度學習之影像目標檢測速覽深度學習
- 資料探勘——SVM(乳腺癌檢測)
- 深度學習之目標檢測與目標識別深度學習
- 用 PHP 與深度學習模型進行物體檢測PHP深度學習模型
- 深度學習目標檢測(object detection)系列(六)YOLO2深度學習ObjectYOLO
- 深度學習目標檢測(object detection)系列(一) R-CNN深度學習ObjectCNN
- 深度學習“吃雞外掛”——目標檢測 SSD 實驗深度學習
- faced:基於深度學習的CPU實時人臉檢測深度學習
- 深度學習目標檢測(object detection)系列(五) R-FCN深度學習Object
- 深度學習與CV教程(13) | 目標檢測 (SSD,YOLO系列)深度學習YOLO
- CVPR 2019 | 基於級聯生成式與判別式學習的乳腺鉬靶微鈣化檢測
- 基於OpenCV和YOLOv3深度學習的目標檢測OpenCVYOLO深度學習
- 百度提出NCRF:深度學習癌症影象檢測效率再提升CRF深度學習
- 深度學習目標檢測(object detection)系列(四) Faster R-CNN深度學習ObjectASTCNN
- 深度學習技術在網路入侵檢測中的應用深度學習
- 學習 PixiJS — 碰撞檢測JS
- [譯] 如何輕鬆地在樹莓派上使用深度學習檢測物件樹莓派深度學習物件
- COVID-19:利用Opencv, Keras/Tensorflow和深度學習進行口罩檢測OpenCVKeras深度學習
- 基於深度學習的計算機視覺應用之目標檢測深度學習計算機視覺
- 《基於深度學習的目標檢測綜述》論文獲發表深度學習
- opencv學習之邊緣檢測OpenCV
- 5步實現深度學習OpenCV物件檢測:Faster-RCNN圖片識別深度學習OpenCV物件ASTCNN
- 深度學習與CV教程(12) | 目標檢測 (兩階段,R-CNN系列)深度學習CNN
- 基於深度學習的車輛檢測系統(MATLAB程式碼,含GUI介面)深度學習MatlabGUI
- 深度學習+深度強化學習+遷移學習【研修】深度學習強化學習遷移學習
- Python深度學習(使用 Keras 回撥函式和 TensorBoard 來檢查並監控深度學習模型)--學習筆記(十六)Python深度學習Keras函式ORB模型筆記
- 深度學習及深度強化學習研修深度學習強化學習
- 用Python和深度學習實現iPhone X的Face IDPython深度學習iPhone