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重庆大学附属肿瘤医院乳腺癌防治中心防治交流会第21期会议简报

发布时间:2021-06-10 本文来源:乳腺肿瘤中心

本期乳腺癌防治中心文献交流会在徐院长带领下,由超声医学科科研外事部组织举办,同时邀请了I期病房、病理科影像科乳腺肿瘤中心、临床研究中心等科室参加会议。本次会议由超声医学科冯玉洁医师带来《Deep learning with convolutional neural network in the assessment of breast cancer molecular subtypes based on US images: a multicenter retrospective study》的文献分享。目前,深度卷积神经网络(DCNN)因其在图像识别任务中的出色性能而得到了广泛的关注,其在组织切片检测乳腺癌淋巴结转移方面达到病理学家水平的诊断准确性。与人类专家相比,DCNN模型根据乳房磁共振成像或超声图像预测术前淋巴结转移的性能也有所提高。该研究假设不同分子亚型的乳腺癌之间的微观结构差异会导致图像上不同的灰度水平模式、边缘或任何其他可以被DCNN系统识别的表型。因此,该研究开发一个DCNN模型来识别乳腺癌的分子亚型,并根据预处理的超声数据区分luminal型和非luminal型。本次文献分享结合科室优势,对人工智能辅助乳腺癌诊断的应用有一定借鉴意义。


文\图:超声医学科和科研外事科

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