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处理后的乳腺肿块图像。

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简介：
针对乳腺癌图像中的肿块分割任务，该程序能够有效地提取感兴趣区域（ROI）。 结果以.mat文件格式保存，并且可以直接在程序环境中进行运行，方便用户使用。

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  • 处理过的乳腺肿块图像
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    本图集展示了经过不同方式处理的乳腺肿块图像，旨在辅助医学专业人士进行诊断与研究工作。通过这些图像，可以更清晰地观察到病变部位的特点和变化趋势。 用于乳腺癌图像肿块分割的代码提取了ROI区域，并使用.mat文件直接在程序上运行。
     
  • Matlab灰度处理代码-基于伪彩色乳腺X线图像的乳腺肿块CAD系统...
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    本项目利用MATLAB开发了一套针对乳腺X光影像的计算机辅助诊断(CAD)系统，通过灰度处理和伪彩色技术提高对乳腺肿块的识别精度。 本段落介绍了一种通过伪彩色处理乳房X线照片，并利用MaskR-CNN进行全自动计算机辅助质量检测与分割的方法。该方法首先采用多尺度形态筛分法（MMS）将常规灰度的乳腺X光影像转换为伪彩色图像，以增强类似病灶模式在指定大小范围内的显示效果。 具体而言，在MMS中使用了两个比例尺，并生成两幅输出图像。接着，这两张图与原灰度乳房X线照片合并成一个RGB伪彩色图片。这样处理后，病变区域的图案会在新形成的伪彩色图像上显示出更好的颜色对比度（黑线表示注释，青色线条则代表通过该方法得出的分割结果）。随后将生成的伪彩色影像作为MaskR-CNN模型的输入数据。 经过训练后的MaskR-CNN能够同时识别和分割乳腺肿块。实验表明，在使用伪彩色X光照片的情况下，相较于直接应用常规灰度图像，这种方法可以显著提升MaskR-CNN在检测与分割任务中的性能表现。 该方法包含三个主要步骤：预处理、生成伪彩色图及后续操作。
     
  • 乳腺肿块的良恶性分类：基于影像学的判别方法
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    本研究探讨了利用影像学技术对乳腺肿块进行良恶性分类的方法和标准，旨在提高早期诊断准确率。 乳房X光造影质量分类项目采用多种机器学习算法（包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯及人工神经网络）将乳腺肿块分为良性或恶性。为每种方法绘制ROC曲线，以确定最佳的分类器。问题在于，尽管乳房X线照相术是目前最有效的乳腺癌筛查手段之一，但由于解释错误导致大约70%不必要的活检具有良性结果。 为了减少这种不必要的检查数量，在最近几年提出了几种计算机辅助诊断(CAD)系统来帮助医生决定对在乳房X光片中发现的可疑病变进行活检还是短期随访。该项目的数据集取自UCI储存库中的“乳腺摄影质量”公共数据集，其中包含根据BI-RADS属性和患者年龄的信息。 该数据集中有6个属性（1个目标字段：严重性；1个非预测性变量：BI-RADS；4个预测性变量）。
     
  • 乳腺良恶性肿瘤数据【train.csv】
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    该数据集包含用于区分乳腺肿瘤为良性或恶性的特征信息。文件train.csv内有训练模型所需的各种参数和标记结果。 良恶性乳腺肿瘤的数据对于研究和诊断具有重要意义。通过分析这些数据可以帮助医生更好地理解疾病的特征，并为患者提供更准确的治疗建议。这类数据分析通常包括对患者的临床资料、影像学检查结果以及病理报告等多方面信息进行综合评估，以区分良性病变与恶性肿瘤的不同特点。
     
  • 乳腺肿瘤的数据集用于诊断
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    本数据集专为乳腺肿瘤诊断设计，包含丰富的医学影像与临床信息，旨在辅助研究人员开发更精确的肿瘤分类和预测模型。 乳腺肿瘤诊断数据集包含了用于研究和分析的各类相关信息。这段文本在去掉不必要的联系信息后更加简洁明了。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤预测模型
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    本研究致力于开发精准的乳腺癌良恶性肿瘤预测模型，通过分析大量临床数据和生物标志物，提升早期诊断准确率，为患者提供个性化治疗方案。 根据细胞大小和肿瘤厚度这两个参数可以用来判断良性和恶性的乳腺癌肿瘤。
     
  • 良恶性乳腺肿瘤测试数据 【test.csv】
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    本数据集包含用于区分良性和恶性乳腺肿瘤的特征信息。文件test.csv内含多个属性和测量值，旨在辅助诊断与研究。 良恶性乳腺肿瘤的数据测试涉及对收集到的样本进行分析，以区分良性与恶性的病变情况。这包括使用各种医学影像技术和实验室检测方法来评估数据集中的特征，并通过机器学习模型或其他统计学手段来进行分类预测。目的是提高早期诊断准确性，从而改善患者的治疗效果和生活质量。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤预测的数据集
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    本数据集旨在通过收集详尽的临床与影像学信息，用于构建模型以区分乳腺癌中的良性与恶性肿瘤，助力早期精准诊断。 良性和恶性乳腺癌肿瘤预测数据集已经分为训练集和测试集。
     
  • 基于注意力机制和迁移学习的乳腺钼靶肿块分类
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    本研究提出一种结合注意力机制与迁移学习方法，用于提高乳腺钼靶图像中肿块分类的准确性，为早期乳腺癌诊断提供有效工具。 为解决乳腺钼靶图像中良恶性肿块难以诊断的问题，本段落提出了一种基于注意力机制与迁移学习的乳腺钼靶肿块分类方法，并将其应用于医学影像中的乳腺钼靶肿块良恶性区分。首先构建了一个新的网络模型，该模型结合了CBAM（Convolutional Block Attention Module）和残差网络ResNet50，旨在提升对病变特征提取的能力并增强特定语义的特征表示。其次，本段落提出了一种创新性的迁移学习方法，通过使用切片数据集代替传统的ImageNet作为源域进行领域自适应学习，以提高模型对细节病理特征的理解能力。实验结果显示，在局部乳腺肿块切片数据集和全局乳腺钼靶数据集中应用该分类方法时，AUC值分别达到了0.8607和0.8081。这表明所提出的分类方法具有良好的有效性。