- この研究は、超音波（US）とマンモグラフィ（MG）の画像を統合した深層学習モデル（DL-UM）を用いて、乳腺病変診断の精度向上を目指したものである。1283名の女性患者の画像データを2つの医療センターから後ろ向きに収集し、データはBI-RADS分類の一致・不一致のサブグループに分類された。
統合型BI-RADSネットワークによる乳房病変診断の向上と不一致症例における不必要な生検の削減
AIによる要点抽出
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