文献速递基于深度学习的原发性乳腺癌超

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文章题目：LymphNodeMetastasisPredictionfromPrimaryBreastCancerUSImagesUsingDeepLearning

作者：Li-QiangZhouetal.

单位：FromtheSino-GermanTongji-CaritasResearchCenterofUltrasoundinMedicine,DepartmentofMedicalUltrasound,TongjiHospital,TongjiMedicalCollege,

HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan,HubeiProvince,China

发表时间：Jan

杂志：Radiology

影响因子：7.

分区：1区

核心亮点

Thisstudydemonstratedthatadeeplearningalgorithmcanpredictwithhighaccuracythefinaldiagnosisoflymphnodemetastasisfromtwo-dimensionalgray-scaleUSimagesofprimarybreastcancer.Thisstrategymaybeaneffectivealternativetoearlyscreeningforlymphnodemetastasisinclinicallylymphnode–negativebreastcancer.Withfurthervalidationinalargerpopulationandmodelcalibration,ourconvolutionalneuralnetwork–basedmodelhasgreatpotentialtoserveasanimportantdecisionsupporttoolinclinicalapplications.

这项研究证明了一种深度学习算法可以高精度地预测原发性乳腺癌二维灰阶超声图像中淋巴结转移的最终诊断。这种方法可能是临床淋巴结阴性乳腺癌早期淋巴结转移筛查的有效选择。随着在更大规模人群中的进一步验证和模型校准，我们基于卷积神经网络的模型在临床应用中有很大潜力成为重要的决策支持工具。

02

思路与方法

1.收集例患者的基础数据和超声图片；

2.使用数据增强技术进行图像处理进行增大数据量；

3.模型训练，验证及多中心验证。

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图文摘要

Background:Deeplearning(DL)algorithmsaregainingextensiveattentionfortheirexcellentperformanceinimagerecognitiontasks.DLmodelscanautomaticallymakeaquantitativeassessmentof