An open-access breast lesion ultrasound image database‏: Applicable in artificial intelligence studies

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作者
Ali Abbasian Ardakani,Afshin Mohammadi,Mohammad Mirza‐Aghazadeh‐Attari,U. Rajendra Acharya
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:152: 106438-106438 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106438
摘要

Breast cancer is one of the largest single contributors to the burden of disease worldwide. Early detection of breast cancer has been shown to be associated with better overall clinical outcomes. Ultrasonography is a vital imaging modality in managing breast lesions. In addition, the development of computer-aided diagnosis (CAD) systems has further enhanced the importance of this imaging modality. Proper development of robust and reproducible CAD systems depends on the inclusion of different data from different populations and centers to considerate all variations in breast cancer pathology and minimize confounding factors. The current database contains ultrasound images and radiologist-defined masks of two sets of histologically proven benign and malignant lesions. Using this and similar pieces of data can aid in the development of robust CAD systems.
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