基于乳腺医学影像学图像的乳腺癌自动分类模型

基于深度学习的乳腺肿块良恶性自动分类，已经基本实现：（1）基于 VGG-16 深度卷积神经网路的肿块良恶性分类模型；（2）详细评估了不同 DCNN 模型在区分良性、恶性和正常组织任务中的表现，探讨了迁移学习和不同 DBT 和 DM 组合策略在 DCNN 训练中的作用；（3）基于深度学习的乳腺肿块检测；（4）完成了乳腺密度的自动等级分类，乳腺肿块边缘平滑度分级等功能，并完成了大部分程序代码的编写及调试工作；（5）实现了乳腺肿块检测及良恶性分类报告，DICOM 图像传输以及报告发送等功能模块的程序编写，并完成了系统在客户端的调试工作，并完成了与互云云平台的对接，成功实现乳腺病人 DM/DBT DICOM 图像数据的传输以及乳腺肿块分析报告的生成、显示和发送功能。