TY -的A2周Yi-Hong盟,艾耶尔Turgay盟——陈,《求是AU -伯恩赛德,伊丽莎白·s . PY - 2013 DA - 2013/05/26 TI -人工神经网络在乳房x光检查解释和诊断决策SP - 832509六世- 2013 AB -筛查性乳房x光检查是早期发现乳癌的最有效的手段。虽然一般规则识别恶性和良性病变存在,放射科医生不能完全检测和分类所有病变恶性和良性的,原因有很多,包括,但不限于,重叠的功能区分恶性肿瘤,很难评估疾病风险,建议管理和可变性。预测变量是众多和互动时,临时决策策略基于经验和记忆可能会导致在实践中系统误差和可变性。计算机模型的集成帮助放射科医生增加乳房x光检查的准确性检查在诊断决策在过去二十年已经得到了越来越多的关注。在这项研究中,我们提供的概述的一个最常用的模型,人工神经网络(ann),在乳房x光检查解释在乳房x光检查和诊断决策和讨论重要的功能解释。我们最后讨论几种常见现有研究的局限性ANN-based检测和诊断模型,并提供未来可能的研究方向。SN - 1748 - 670 - 2013/832509 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2013/832509——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER