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1.
Comput Math Methods Med ; 2022: 1770531, 2022.
Artículo en Inglés | MEDLINE | ID: mdl-36238476

RESUMEN

Results: The DSC, PPV, and sensitivity of our combined model are 0.94, 0.93, and 0.94, respectively, with better segmentation performance. And we compare with the segmentation frameworks of other papers and find that our combined model can make accurate segmentation of breast tumors. Conclusion: Our method can adapt to the variability of breast tumors and segment breast tumors accurately and efficiently. In the future, it can be widely used in clinical practice, so as to help the clinic better formulate a reasonable diagnosis and treatment plan for breast cancer patients.


Asunto(s)
Neoplasias de la Mama , Aprendizaje Profundo , Algoritmos , Neoplasias de la Mama/diagnóstico por imagen , Neoplasias de la Mama/patología , Femenino , Humanos , Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos , Antígeno Ki-67 , Imagen por Resonancia Magnética/métodos
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