乳腺鉬靶腫塊自監(jiān)督預訓練遷移檢測方法研究

摘要： 借助深度學習技術(shù)在乳腺鉬靶領(lǐng)域輔助醫(yī)生進行乳腺癌診斷在當下已經(jīng)成為很多研究關(guān)注的熱點，診斷技術(shù)主要包括良惡性分類、病灶區(qū)域檢測以及病灶區(qū)域分割等。由于深度學習訓練的模型性能很大程度上依賴于大量的帶有標注的數(shù)據(jù)，而醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集往往存在數(shù)據(jù)量少、標注成本昂貴以及公開數(shù)據(jù)集標注質(zhì)量差等現(xiàn)象，所以在醫(yī)學圖像領(lǐng)域應用深度學習技術(shù)具有重重困難。為使基于深度學習的乳腺鉬靶計算機輔助診斷技術(shù)... （共10頁）

目標檢測 自監(jiān)督 鉬靶影像 預訓練 數(shù)據(jù)增強 視覺表示 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 圖像分類