[Automatic Quantification of Breast Density from Mammography Using Deep Learning].

Inoue, Kenichi; Kawasaki, Aika; Koshimizu, Kanako; Ariizumi, Chigusa; Unno, Keiko; Nagashima, Miki; Mizuno, Kayo; Misumi, Misono; Tsutsumi, Chizuko; Sasaki, Takeshi; Doi, Takako

Inoue, Kenichi; Kawasaki, Aika; Koshimizu, Kanako; Ariizumi, Chigusa; Unno, Keiko; Nagashima, Miki; Mizuno, Kayo; Misumi, Misono; Tsutsumi, Chizuko; Sasaki, Takeshi; Doi, Takako.

Afiliação

Inoue K; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Kawasaki A; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Koshimizu K; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Ariizumi C; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Unno K; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Nagashima M; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Mizuno K; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Misumi M; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Tsutsumi C; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.
Sasaki T; Department of Next-Generation Pathology Information Networking, Faculty of Medicine, The University of Tokyo.
Doi T; Shonan Memorial Hospital, Breast Cancer Center.

Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai Zasshi ; 77(10): 1165-1172, 2021.

Article em Ja | MEDLINE | ID: mdl-34670923

Assuntos

Densidade da Mama; Aprendizado Profundo; Algoritmos; Detecção Precoce de Câncer; Humanos; Mamografia

Palavras-chave

breast screening; deep learning; dense breast; semantic segmentation

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Densidade da Mama / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Screening_studies Limite: Humans Idioma: Ja Revista: Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai Zasshi Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de publicação: Japão

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