“乳腺肿瘤-影像学检查-超声声像图”的版本间的差异
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来源[编辑]
基于迁移学习的乳腺肿瘤超声图像智能分类诊断（中华医学会文献）[编辑]
方法 回顾性分析经病理证实的447例乳腺肿瘤的超声声像图,采用主成分分析法对原始图像进行分析提取;在Matlab 7.0软件中编程实现迁移学习,将量化的图像特征作为输入数据,利用迁移学习对乳腺良恶性肿瘤进行智能分类.
乳腺肿瘤彩色多普勒超声诊断82例（中华医学会文献）[编辑]
结论 超声声像图表现结合彩色多普勒血流特点有助于提高乳腺肿瘤的诊断准确率.
乳腺肿物的超声诊断价值（中华医学会文献）[编辑]
结论 超声声像图及彩色多普勒特征,对乳腺肿瘤性质的判断有较大的临床应用价值.
乳腺实质性肿物的超声诊断价值（中华医学会文献）[编辑]
结论:超声声像图及彩色多普勒特征,对乳腺肿瘤性质的判断有较大的临床应用价值.
乳腺肿块的超声诊断（中华医学会文献）[编辑]
结论 超声声像图及彩色多普勒特征,对乳腺肿瘤性质的的判断有较大的临床应用价值.
