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文章类型：
机构：
[1]首都医科大学附属北京同仁医院超声诊断科
医技科室
超声诊断科
首都医科大学附属北京同仁医院
首都医科大学附属同仁医院
出处：
ISSN：
关键词：
乳腺肿瘤
图像处理
计算机辅助
深度学习
神经网络
计算机
超声检查
摘要：
超声是诊断及筛查乳腺癌的重要工具,为提高其诊断准确率,超声计算机辅助诊断（CAD）系统应运而生。传统的CAD系统需人工进行图像预处理及特征提取,工作量较大且诊断效能欠佳。深度学习（DL）利用计算机算法自动提取图像特征,较传统方法更接近人工智能,而其中应用较广的算法是卷积神经网络（CNN）。本文对乳腺CAD系统的发展及基于DL的乳腺超声CAD系统的研究进展进行综述。
基金：
十三五国家重点研发计划项目（2016YFC0104803）；
第一作者：
第一作者机构：
[1]首都医科大学附属北京同仁医院超声诊断科
通讯作者：
通讯机构：
[1]首都医科大学附属北京同仁医院超声诊断科
[*1]首都医科大学附属北京同仁医院超声诊断科,100730
推荐引用方式(GB/T 7714)：
吕明慧,周帅,朱强.基于深度学习乳腺超声计算机辅助诊断系统研究进展[J].中国医学影像技术.2020,36(11):1722-1725.
