文献类型：期刊文章

作　　者：肖焕辉[1] 袁程朗[1] 冯仕庭[2] 罗宴吉[2] 黄炳升[1]

XIAO Huanhui;YUAN Chenglang;FENG Shiting;LUO Yanji;HUANG Bingsheng(School of Biomedical Engineering,Health Science Center,Shenzhen University,Shenzhen 518060,China;Department of Radiology,First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University)

机构地区：[1]深圳大学医学部生物医学工程学院,深圳518060 [2]中山大学附属第一医院放射科

出　　处：《国际医学放射学杂志》

基　　金：深圳市科技计划项目(JCYJ20160307114900292);广东省大学生创新训练计划项目(201810590030)

年　　份：2019

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：22-25

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来,基于深度学习的医学影像分类研究迅猛发展,已成为癌症计算机辅助诊断(CAD)领域的研究热点。目前,基于公开数据库(如LIDC、INbreast、DDSM公共数据库)进行的研究中,对肺结节良恶性分类研究、乳腺病灶的良恶性鉴别诊断的研究报道较为全面。对基于深度学习的肺CT图像、乳腺X线摄影图像的癌症计算机辅助分类诊断研究进展予以综述。

关 键 词：深度学习  肺癌 乳腺癌 计算机辅助分类诊断  医学影像

分 类 号：R734.2] R737.9[临床医学类]