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新前沿：人工智能时代乳腺影像计算机辅助诊断的最新进展

DOI：10.2214/AJR.18.20392 期刊：American Journal of Roentgenology 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:43:12
摘要： 目的：本文旨在比较乳腺影像学中传统与基于机器学习的计算机辅助检测（CAD）平台（重点关注乳腺X线摄影），强调传统CAD的局限性，并突出未来新型CAD系统开发中的潜在解决方案。 结论：随着计算能力的显著提升和先进深度学习算法的快速涌现，乳腺影像CAD开发正经历范式转变，预示着可能真正改善临床诊疗的新系统即将诞生。
作者： Yiming Gao，Krzysztof J. Geras，Alana A. Lewin，Linda Moy
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

比较乳腺影像中传统与基于机器学习的计算机辅助检测（CAD）平台（重点关注乳腺X线摄影），强调传统CAD的局限性，并突出未来新开发CAD系统的潜在解决方案。

研究成果

乳腺癌成像的计算机辅助设计（CAD）正经历范式转变，深度学习算法有望超越传统方法带来改进。但要实现临床应用成功，必须在大型数据集上进行严格训练、验证和测试。未来的CAD系统或可提高放射科医生的诊断准确性，带来更优的临床效果。

研究不足

传统CAD技术存在局限性，包括依赖有限的计算资源、小规模数据集、图像质量不佳、缺乏持续学习能力以及特征设计中存在人为偏差?；谏疃妊暗男翪AD面临挑战，如需要大型数据库、数据隐私问题（例如符合HIPAA法规）、过拟合、算法的"黑箱"特性以及监管障碍。

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