亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Deep learning-based tumor segmentation and classification in breast MRI with 3TP method

人工智能 分割 计算机科学 模式识别(心理学) 乳腺肿瘤 深度学习 乳房磁振造影 乳腺癌 医学 乳腺摄影术 癌症 内科学
作者
Edson Damasceno Carvalho,Otílio Paulo da Silva Neto,Antônio Oseas de Carvalho Filho
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:93: 106199-106199 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2024.106199
摘要

Timely diagnosis of early breast cancer plays a critical role in improving patient outcome and increasing treatment effectiveness. Dynamic contrast-enhancing magnetic resonance imaging (DCE-MRI) is a minimally invasive test widely used in the analysis of breast cancer. Manual analysis of DCE-MRI images by the specialist is extremely complex, exhaustive, and can lead to misunderstandings. Thus, the development of automated methods for analyzing DCE-MRI images of the breast is increasing. In this research, we propose an automatic methodology capable of detecting tumors and classifying their malignancy in a DCE-MRI breast image. The proposed method consists of the use of two deep learning architectures, that is, SegNet and UNet, for breast tumor segmentation and the three-time-point (3TP) method for classifying the malignancy of segmented tumors. The proposed methodology was tested on the public Quantitative Imaging Network (QIN) Breast DCE-MRI image set, and the best result in segmentation was a Dice of 0.9332 and IoU of 0.9799. For the classification of tumor malignancy, the methodology presented an accuracy of 100%. In our research, we demonstrate that the problem of mammary tumor segmentation in DCE-MRI images can be efficiently solved using deep learning architectures, and tumor malignancy classification can be done through the three-time method. The method can be integrated as a support system for the specialist in treating patients with breast cancer.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
6秒前
PEITON发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
lenon发布了新的文献求助10
14秒前
半夏完成签到 ,获得积分10
29秒前
38秒前
董可以发布了新的文献求助10
41秒前
46秒前
miracle完成签到 ,获得积分10
48秒前
sss发布了新的文献求助10
54秒前
华桦子完成签到 ,获得积分10
56秒前
凌灵翎完成签到,获得积分10
58秒前
lenon完成签到,获得积分10
59秒前
思源应助sss采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
欣喜的以丹完成签到,获得积分10
1分钟前
一D发布了新的文献求助10
1分钟前
muhum完成签到 ,获得积分10
1分钟前
实验大牛完成签到,获得积分10
1分钟前
852应助scholar丨崔采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
一D完成签到,获得积分10
1分钟前
儒雅致远发布了新的文献求助10
1分钟前
YiPeng完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
核桃发布了新的文献求助10
2分钟前
桐桐应助儒雅致远采纳,获得10
2分钟前
核桃完成签到,获得积分0
2分钟前
排骨大王完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
joker完成签到 ,获得积分10
2分钟前
核桃发布了新的文献求助100
2分钟前
2分钟前
温暖元容完成签到,获得积分10
2分钟前
scholar丨崔发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
淡定的彩虹完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
sss发布了新的文献求助10
2分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990020
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532077
关于积分的说明 11256276
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805139
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228