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这篇文章的作者团队由多机构的研究人员组成，分别 来自德国亚琛大学医学院实验分子影像学研究所、病理学研究所以及妇产科等， 2024年在Radiology (JCR Q1, IF: 12.1) 杂志上发表了 结合放射组学和自编码器区分US图像上的良性和恶性乳腺肿瘤 。 结合放射组学和自编码器区分US图像上的良性和恶性乳腺肿瘤 背景： US在乳腺影像学中得到了临床确立，但其诊断性能取决于操作者的经验。计算机辅助（实时）图像分析可能有助于克服这一局限性。 目的： 通过结合经典放射组学和自动定位病变的自编码器基础特征，开发精确的实时能力US基础的乳腺肿瘤分类。 材料和方法： 回顾性分析了2018年4月至2024年1月间收集的1619张乳腺肿瘤B模式US图像。使用nnU-Net训练病变分割
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