Search citation statements
Paper Sections
Citation Types
Year Published
Publication Types
Relationship
Authors
Journals
Purpose Automatic detection of very small and nonmass abnormalities from mammogram images has remained challenging. In clinical practice for each patient, radiologists commonly not only screen the mammogram images obtained during the examination, but also compare them with previous mammogram images to make a clinical decision. To design an artificial intelligence (AI) system to mimic radiologists for better cancer detection, in this work we proposed an end‐to‐end enhanced Siamese convolutional neural network to detect breast cancer using previous year and current year mammogram images. Methods The proposed Siamese‐based network uses high‐resolution mammogram images and fuses features of pairs of previous year and current year mammogram images to predict cancer probabilities. The proposed approach is developed based on the concept of one‐shot learning that learns the abnormal differences between current and prior images instead of abnormal objects, and as a result can perform better with small sample size data sets. We developed two variants of the proposed network. In the first model, to fuse the features of current and previous images, we designed an enhanced distance learning network that considers not only the overall distance, but also the pixel‐wise distances between the features. In the other model, we concatenated the features of current and previous images to fuse them. Results We compared the performance of the proposed models with those of some baseline models that use current images only (ResNet and VGG) and also use current and prior images (long short‐term memory [LSTM] and vanilla Siamese) in terms of accuracy, sensitivity, precision, F1 score, and area under the curve (AUC). Results show that the proposed models outperform the baseline models and the proposed model with the distance learning network performs the best (accuracy: 0.92, sensitivity: 0.93, precision: 0.91, specificity: 0.91, F1: 0.92 and AUC: 0.95). Conclusions Integrating prior mammogram images improves automatic cancer classification, specially for very small and nonmass abnormalities. For classification models that integrate current and prior mammogram images, using an enhanced and effective distance learning network can advance the performance of the models.
Purpose Automatic detection of very small and nonmass abnormalities from mammogram images has remained challenging. In clinical practice for each patient, radiologists commonly not only screen the mammogram images obtained during the examination, but also compare them with previous mammogram images to make a clinical decision. To design an artificial intelligence (AI) system to mimic radiologists for better cancer detection, in this work we proposed an end‐to‐end enhanced Siamese convolutional neural network to detect breast cancer using previous year and current year mammogram images. Methods The proposed Siamese‐based network uses high‐resolution mammogram images and fuses features of pairs of previous year and current year mammogram images to predict cancer probabilities. The proposed approach is developed based on the concept of one‐shot learning that learns the abnormal differences between current and prior images instead of abnormal objects, and as a result can perform better with small sample size data sets. We developed two variants of the proposed network. In the first model, to fuse the features of current and previous images, we designed an enhanced distance learning network that considers not only the overall distance, but also the pixel‐wise distances between the features. In the other model, we concatenated the features of current and previous images to fuse them. Results We compared the performance of the proposed models with those of some baseline models that use current images only (ResNet and VGG) and also use current and prior images (long short‐term memory [LSTM] and vanilla Siamese) in terms of accuracy, sensitivity, precision, F1 score, and area under the curve (AUC). Results show that the proposed models outperform the baseline models and the proposed model with the distance learning network performs the best (accuracy: 0.92, sensitivity: 0.93, precision: 0.91, specificity: 0.91, F1: 0.92 and AUC: 0.95). Conclusions Integrating prior mammogram images improves automatic cancer classification, specially for very small and nonmass abnormalities. For classification models that integrate current and prior mammogram images, using an enhanced and effective distance learning network can advance the performance of the models.
Ο καρκίνος του μαστού είναι ο δεύτερος πιο διαδεδομένος καρκίνος στον κόσμο κι ο πιο συχνά διαγνωσμένος καρκίνος στις γυναίκες. Οι γυναίκες που διαγνώσκονται σε πρώιμο στάδιο καρκίνου του μαστού στο Ηνωμένο Βασίλειο αναμένεται να ξεπεράσουν την ασθένεια για περισσότερο από 10 χρόνια σε ποσοστό 80% και για περισσότερο από 20 χρόνια σε ποσοστό 65% [2]. Η προληπτική μαστογραφία είναι ο κύριος λόγος της αύξησης των ρυθμών επιβίωσης, ενισχύοντας την έγκαιρη ανίχνευση του καρκίνου του μαστού. Πρόσφατα η Ψηφιακή Τομοσύνθεση Μαστού (ΨΤΜ), βασιζόμενη στην μαστογραφία ακτίνων Χ, έχει αναδυθεί σαν μια νέα πολλά υποσχόμενη τεχνολογία, η οποία είναι ικανή να παρέχει τομογραφικές εικόνες του μαστού [3].Ένας περιορισμός της 2-Διάστατης (2Δ) Μαστογραφικής απεικονιστικής τεχνικής ακτίνων Χ είναι η υπέρθεση των υγειών και παθολογικών δομών. Οι ιστοί και οι δομές του μαστού προβάλλονται στον ανιχνευτή, ο οποίος είναι σε ένα επίπεδο κάθετο στην ακτινολογική λυχνία, εμφανίζονται επικαλυπτόμενες. Έτσι οι κακοήθεις αλλοιώσεις μπορεί να καλύπτουν από την παρουσία επικαλυπτόμενου αδενικού ιστού, οδηγώντας σε ψευδώς αρνητικά, ενώ ψευδώς θετικά μπορούν να παραχθούν από την επιπροβολη φυσιολογικού ιστού.Η ΨΤΜ είναι μια ψευδο-3-Διαστατη τεχνική απεικόνισης, στην οποία πολλαπλές προβολικές εικόνες χαμηλής δόσης του μαστού λαμβάνονται από ένα ψηφιακό ανιχνευτή κατά την κίνηση σε ένα περιορισμένο τόξο της ακτινολογικής λυχνίας, παρέχοντας ανακατασκευασμένες τομογραφικές εικόνες. Η λήψη προβολικών εικόνων ΨΤΜ είναι παρόμοια με την λήψη συμβατικών εικόνων ψηφιακής μαστογραφίας, με την σημαντικότερη διαφορά να είναι η κίνηση της λυχνίας ως προς τον σταθερό ανιχνευτή. Ο μαστός κατά την τομοσύνθεση συμπιέζεται επίσης και τοποθετείται στη βάση στήριξης κατά τους ίδιους τρόπους με τη συμβατική μαστογραφία (π.χ. κεφαλουραία λήψη, έσω- έξω λοξή λήψη). Κάθε ανακατασκευασμένο επίπεδο αντιστοιχεί σε ένα διαφορετικό βάθος μέσα στο συμπιεσμένο μαστό. Μόνο οι δομές που ανήκουν σε κάθε βάθος απεικονίζονται εστιασμένες στα αντίστοιχα ανακατασκευασμένα επίπεδά τους, ενώ οι δομές που ανήκουν σε άλλο επίπεδο εμφανίζονται θολές. Έτσι, ο ανατομικός θόρυβος μειώνεται και η ανιχνευσιμότητα αλλοιώσεων βελτιώνεται συγκρινόμενη με την 2Δ μαστογραφία.7Υπάρχουν τρείς τύποι ανακατασκευασμένων αντικειμένων που εμφανίζονται στην τομοσύνθεση, τα τομογραφικά επίπεδα (ή τομές), οι πλάκες και οι 2Δ συνθετικές εικόνες. Οι τομές είναι σειρές εικόνων που απεικονίζουν το περιεχόμενο του μαστού σε διάφορα βάθη. Οι εικόνες που παράγονται από την ΨΤΜ είναι επίπεδα παράλληλα στο επίπεδο του ανιχνευτή, με 0,5 έως 1 mm κενό ανάμεσα τους. Η απόσταση αναφέρεται ως πάχος τομής, όμως το πραγματικό πάχος αυτών των επιπέδων είναι 0.Οι πλάκες κατασκευάζονται προσθέτοντας πολλαπλές τομές τομοσύνθεσης μαζί, παράγοντας πάχη μεγαλύτερα του 1 cm. Οι πλάκες προσφέρουν στους ακτινολόγους έναν τρόπο να επιταχύνουν την ροή εργασίας της αξιολόγησης των τομοσυνθετικών εικόνων.Οι συνθετικές 2Δ μαστογραφικές εικόνες προέρχονται από ανακατασκευασμένα επίπεδα τομοσύνθεσης. Η συνθετική 2Δ μαστογραφία επιχειρεί να παρέχει μια δισδιάστατη λήψη ολόκληρου του μαστού όπως η συμβατική 2Δ μαστογραφία. Παράγεται χωρίς δόση ακτινοβολίας αφού κατασκευάζεται από τις εικόνες τομοσύνθεσης.Ακόμα κι αν η τομοσύνθεση χρησιμοποιεί χαμηλής δόσης προβολές, ο αυξημένος αριθμός τους (9-25) οδηγεί σε αύξηση της δόσης σε σύγκριση με την συμβατική μαστογραφία. Η δόση ακτινοβολίας μια τομοσυνθετικης λήψης μπορεί να είναι από ίση μέχρι διπλάσια της δόσης μια συμβατικής μαστογραφικής λήψης, ανάλογα με τα τεχνικά χαρακτηριστικά του συστήματος. Παρόλα αυτά, ακόμα κι αν εν τέλει ο λόγος δόσης μιας τομοσυνθετικης λήψης και μιας μαστογραφικής λήψης γίνει 1, η δόση ακτινοβολίας της εξέτασης θα διπλασιαστεί, αφού τα παρόντα πρωτοκολλα περιλαμβάνουν και τις δυο λήψεις. Μια πιθανή λύση στην αυξημένη δόση θα ήταν ην αντικατάστασή της συμβατικής 2Δ μαστογραφίας με την συνθετική 2Δ (σ2Δ) μαστογραφία. [29, 14-16].Η ΨΤΜ έχει δείξει ότι βελτιώνει την ανίχνευση αλλοιώσεων χαμηλής αντίθεσης (μάζες ενσωματωμένες σε πυκνό παρέγχυμα) [8], ενώ η συνεισφορά της στην ανίχνευση ομάδων μικροαποτιτανώσεων (ΜΑ) είναι αμφιλεγόμενη [9-13]. Η έλλειψη πίνακα αληθείας αλλοιώσεων σε κλινικά δεδομένα καθιστά την διασύγκριση των τεχνικών απεικόνισης μέσω ποσοτικής ανάλυσης της εικόνας δύσκολο και προκλητικό έργο, ενώ οι μελέτες που χρησιμοποιούν ομοιώματα μπορούν να ξεπεράσουν αυτόν τον περιορισμό [17-27], ενώ επικρίνονται για έλλειψη ρεαλισμού συγκρινόμενα με τα κλινικά δεδομένα.8Το ρεαλιστικό υπόβαθρο έχει ληφθεί υπόψη στις ποσοτικές μελέτες αξιολόγησης ποιότητας εικόνας [17, 22, 23, 25], παρόλα αυτά, οι ομάδες μικροαποτιτανώσεων αποτελούταν από ένα μικρό αριθμό σωματιδίων μικροαποτιτανώσεων (έως 6), ήταν ιδανικού σφαιρικού ή κυλινδρικού σχήματος, και χαρακτηρίζονταν από μη ρεαλιστική κατανομή είτε στο x-y επίπεδο είτε κατά μήκος του άξονα z. Συνεπώς, η ποσοτική αξιολόγηση ποιότητα εικόνας ομάδων αποτιτανώσεων αποτελούμενες από σωματίδια ρεαλιστικά, σε σχέση με το μέγεθος, το σχήμα, και την κατανομή τους, σε ετερογενές παρέγχυμα είναι ανοιχτό θέμα έρευνας.Σε αυτή τη διατριβή το TORMAM μαστογραφικού αντικείμενο ελέγχου (Leeds Test Objects Ltd, North Yorkshire, UK) χρησιμοποιείται (πάχους 15 mm). Το ένα τμήμα του αντικείμενου ελέγχου TORMAM αποτελείται από ομοιόμορφο (ομοιογενές) υλικό υποβάθρου και περιέχει 6 ομάδες ινώσεων, 6 ομάδες κυκλικών δομών χαμηλής αντίθεσης, και 6 ομάδες σωματιδίων με βάση το ασβέστιο (S1 224–354 μm, S2 180–283 μm, S3 150–226 μm, S4 106–177 μm), προσομοιώνοντας ομάδες μικροαποτιτανώσεων ρεαλιστικής εμφάνισης σε σχέση με το μέγεθος και το σχήμα, τον αριθμό και την χωρική κατανομή των σωματιδίων. Το άλλο μισό του αντικειμένου ελέγχου TORMAM αποτελείται από μη-ομοιόμορφο (ετερογενές) υλικό προσομοιώνοντας την εμφάνιση περιοχών μαζικού ιστού παρεγχύματος διαφορετικής πυκνότητας (από χαμηλή σε υψηλή) και περιέχει 6 ομάδες μικροαποτιτανώσεων ρεαλιστικής εμφάνισης.Ένα σύστημα 2Δ μαστογραφίας και ΨΤΜ (Hologic, Selenia Dimensions, Bedford, USA) χρησιμοποιήθηκε για να απεικονίσει το ομοίωμα TORMAM, σε ρύθμιση Auto-filter και τύπο ComboHD. Ο τρόπος λήψης ComboHD, πραγματοποιεί τις λήψεις 2Δ και ΨΤΜ μαζί σε μια συμπίεση, και επιτρέπει την δημιουργία σ2Δ εικόνας.Για να εκτιμηθεί ποσοτικά η ποιότητα εικόνας των σωματιδίων των ομάδων μικροαποτιτανώσεων του TORMAM, ο λόγος διαφοράς σήματος προς θόρυβο, προσαρμόστηκε για ομάδες μικροαποτιτανώσεων, και αξιολογήθηκαν και στους 3 μαστογραφικούς τύπους απεικόνισης (ΨΤΜ, 2Δ και σ2Δ).Η επίδραση της αυξανόμενης σκέδασης στον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων, σχετιζόμενη με το αυξανόμενο πάχος ομοιώματος (μιμούμενο το συμπιεσμένο πάχος μαστού), αναλύθηκε τόσο στο ομοιογενές όσο και στο ετερογενές τμήμα του TORMAM ομοιώματος ( TORMAM αντικείμενο ελέγχου + ακρυλικές πλάκες), προσθέτοντας ακρυλικές πλάκες για να επιτευχθούν τα πάχη ομοιώματος 20, 30, 40, 50 και 60 mm.9Η επίδραση του μεγέθους των ομάδων μικροαποτιτανώσεων στον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων αναλύθηκε μόνο στο τμήμα ομοιογενούς υποβάθρου του ομοιώματος, λαμβάνοντας υπόψιν μόνο τις πλήρως ορατές ομάδες, δηλαδή τις 4 μεγαλύτερες ομάδες μικροαποτιτανώσεων του TORMAM ομοιώματος.Η επίδραση της αυξανόμενης πυκνότητας παρεγχύματος στον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων αναλύθηκε μόνο στο τμήμα ετερογενούς υποβάθρου του ομοιώματος TORMAM. Για να υποστηριχθεί αυτό το έργο ανάλυση ιστογράμματος παραγοντοποιήθηκε στην πυκνότητα του περιβάλλοντος παρεγχύματος των ομάδων μικροαποτιτανώσεων.Τέλος, η ανάλυση τόσο στο ομοιογενές όσο και στο ετερογενές τμήμα του ομοιώματος TORMAM επαναλήφθηκε για το «ανεστραμμένο» αντικείμενο ελέγχου TORMAM ώστε να ληφθεί υπόψιν η επίδραση της θέσης των ομάδων μικροαποτιτανώσεων κατά τον άξονα z (απόσταση από τι κάλυμμα του ανιχνευτή) στον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων.Ο λόγος διαφοράς σήματος προς θόρυβο, χρειάζεται για τον υπολογισμό του τον ορισμό των περιοχών των σωματιδίων και των περιοχών του υποβάθρου που περιβάλλουν τα σωματίδια. Αντιμετωπίζοντας ομάδες μικροαποτιτανώσεων που απαριθμούν πολλά σωματίδια απαιτείται ακριβής και επαναλαμβανομένη αυτόματη ή ημιαυτόματη μέθοδος τμηματοποίησης. Ένας αλγόριθμος ικανός να συλλάβει το ποικίλες σχήμα και μέγεθος των μεμονωμένων σωματιδίων, βασισμένος σε δύο μοντέλα παραμόρφωσης, επιπεδοσυνόλου και ενεργού περιγράμματος [33], χρησιμοποιείται για να δημιουργηθεί πίνακας αληθείας των περιοχών των σωματιδίων.Πίνακας αληθείας των σωματιδίων δημιουργείται για κάθε ομάδα αποτιτανώσεων για κάθε μαστογραφικό τύπο για την λήψη πάχους ομοιώματος 20 mm , η οποία θεωρείται ως συνθήκη λήψης αναφοράς (ιδανική). Στην περίπτωση των ανακατασκευασμένων τομών ΨΤΜ, η τμηματοποίηση των μικροαποτιτανώσεων διεξήχθη στο εστιακό επίπεδο, το οποίο προσαρμόστηκε στο συγκεκριμένο τμήμα ομοιώματος (δηλαδή, ομοιογενές ή ετερογενές). Ώστε να επιτραπεί η διασύγκριση των μαστογραφικών τύπων ως προς όρους ποιότητας εικόνας, δόθηκε προσοχή στην τμηματοποίηση αντίστοιχων/ομόλογων σωματιδίων ανά ομάδα μικροαποτιτανώσεων σε όλους τους μαστογραφικούς τύπους.Τα αποτελέσματα που αφορούν την επίδραση των συνθηκών αυξανόμενης σκέδασης ανά μαστογραφικό τύπο, έδειξαν μη στατιστικά σημαντικές διαφορές τόσο10για τα τμήμα ομοιογενούς όσο και ετερογενούς υποβάθρου. Η σταθερότητα στον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων σε σχέση με την αύξηση του πάχους ομοιώματος αποδίδεται στο σύστημα ελέγχου αυτόματης έκθεσης της συγκεκριμένου μαστογραφικού συστήματος.Αναφορικά με τα αποτελέσματα της επίδρασης του μεγέθους των ομάδων μικροαποτιτανώσεων στον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων στο τμήμα ομοιογενούς υποβάθρου του ομοιώματος TORMAM, η διασύγκριση μεταξύ των μαστογραφικών τύπων, έδειξε ότι η ΨΤΜ και η 2Δ υπερέχουν της σ2Δ, στην περίπτωση της μικρότερης ορατής ομάδας μικροαποτιτανώσεων για όλα τα μελετόμενα πάχη ομοιώματος (30-60 mm). Για το μεγαλύτερο μέγεθος ομάδας μικροαποτιτανώσεων, όλοι οι τύποι ήταν ισοδύναμοι (μη δείχνοντας στατιστικώς σημαντικές διαφορές) για όλα τα μελετόμενα πάχη ομοιώματος (30–60 mm). Όσον αφορά τα δύο ενδιάμεσα μεγέθη ομάδων μικροαποτιτανώσεων, ο ρόλος της 2Δ ενισχύεται όσο μειώνεται το μέγεθος κι αυξάνεται το πάχος ομοιώματος.Αναφορικά με τα αποτελέσματα της επίδρασης της αυξανόμενης πυκνότητας του περιβάλλοντος παρεγχύματος των ομάδων μικροαποτιτανώσεων στο τμήμα ετερογενούς υποβάθρου του ομοιώματος TORMAM, πάνω στον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων, ο ρόλος της ΨΤΜ επισημάνθηκε συγκρινόμενη με την 2Δ και την σ2Δ, στην περίπτωση αυξημένης πυκνότητας περιβάλλοντος παρεγχύματος και αυξημένης σκέδασης (αυξημένο πάχος ομοιώματος). Τέλος, η σύγκριση ως προς με τον λόγο διαφοράς σήματος προς θόρυβο της ομάδας μικροαποτιτανώσεων μεταξύ 2Δ και σ2Δ μαστογραφίας δεν απεκάλυψε κάποια στατιστικώς σημαντική διαφορά για όλες τις μελετώμενες πυκνότητες (D1, D2, D3, D4, and D5) και για όλα τα μελετόμενα πάχη (30, 40, 50, and 60 mm).Τέλος, επαναλαμβάνοντας τα παραπάνω πειράματα για την επίδραση μεγέθους και πυκνότητας παρουσία συνθηκών αυξανόμενης σκέδασης για το «ανεστραμμένο» αντικείμενο ελέγχου TORMAM, δεν παρουσιάστηκε καμία στατιστικώς σημαντική διαφορά στην περίπτωση του τμήματος ομοιογενούς υποβάθρου του ομοιώματος επιβεβαιώνοντας την θέση των μικροαποτιτανώσεων στον άξονα z στο μέσο του αντικείμενου ελέγχου, ως αναμενόταν. Αναφορικά με το τμήμα ετερογενούς υποβάθρου, επίσης καμία στατιστικώς σημαντική διαφορά δεν παρουσιάστηκε μεταξύ των 2 τοποθετήσεων του αντικείμενου ελέγχου TORMAM, παρόλο που τα σωματίδια11βρίσκονται 8 mm πιο μακριά από το κάλυμμα του ανιχνευτή (είναι τοποθετημένα στην κάτω πλευρά του αντικείμενου ελέγχου).Συμπερασματικά, τα αποτελέσματα αυτής της διατριβής προτείνουν ότι προς το παρόν, στην περίπτωση του ομοιογενούς υποβάθρου, και οι 3 μαστογραφικοί τύποι αποδίδουν παρόμοια για μεγάλα ή ενδιάμεσα μεγέθη ομάδων μικροαποτιτανώσεων, αλλά δεν μπορούν να αντικαταστήσουν την 2Δ μαστογραφία στην περίπτωση μικρού μεγέθους ομάδων μικροαποτιτανώσεων και αυξημένου πάχους ομοιώματος (αυξημένης σκέδασης). Ενώ, η ΨΤΜ εμφανίζεται να υπερέχει στην περίπτωση της αυξημένης πυκνότητας μαστού του ετερογενούς υποβάθρου, δεδομένου ότι το μέγεθος των ομάδων συμμορφώνεται στην χωρική διακριτική του ικανότητα.Ένας αριθμός προβλημάτων παραμένει ανοιχτός ώστε να ολοκληρωθεί η ποσοτική ανάλυση ποιότητα εικόνας για τις ομάδες μικροαποτιτανώσεων στις τρείς τεχνικές απεικόνισης, όπως είναι η ανάλυση του σχήματος των ομάδων μικροαποτιτανώσεων [23], και το οποίο σχεδιάζεται στα άμεσα επόμενα βήματα.
Synthetic digital mammogram (SDM) is a 2D image generated from digital breast tomosynthesis (DBT) and used as a substitute for a full-field digital mammogram (FFDM) to reduce the radiation dose for breast cancer screening. The previous deep learning-based method used FFDM images as the ground truth, and trained a single neural network to directly generate SDM images with similar appearances (e.g., intensity distribution, textures) to the FFDM images. However, the FFDM image has a different texture pattern from DBT. The difference in texture pattern might make the training of the neural network unstable and result in high-intensity distortion, which makes it hard to decrease intensity distortion and increase perceptual similarity (e.g., generate similar textures) at the same time. Clinically, radiologists want to have a 2D synthesized image that feels like an FFDM image in vision and preserves local structures such as both mass and microcalcifications (MCs) in DBT because radiologists have been trained on reading FFDM images for a long time, while local structures are important for diagnosis. In this study, we proposed to use a deep convolutional neural network to learn the transformation to generate SDM from DBT. Method: To decrease intensity distortion and increase perceptual similarity, a multi-scale cascaded network (MSCN) is proposed to generate low-frequency structures (e.g., intensity distribution) and high-frequency structures (e.g., textures) separately. The MSCN consist of two cascaded sub-networks: the first sub-network is used to predict the low-frequency part of the FFDM image; the second sub-network is used to generate a full SDM image with textures similar to the FFDM image based on the prediction of the first sub-network. The meansquared error (MSE) objective function is used to train the first sub-network, termed low-frequency network, to generate a low-frequency SDM image. The gradient-guided generative adversarial network's objective function is to train the second sub-network, termed high-frequency network, to generate a full SDM image with textures similar to the FFDM image. Results: 1646 cases with FFDM and DBT were retrospectively collected from the Hologic Selenia system for training and validation dataset, and 145 cases with masses or MC clusters were independently collected from the Hologic Selenia system for testing dataset. For comparison, the baseline network has the same architecture as the high-frequency network and directly generates a full SDM image. Compared to the baseline method, the proposed MSCN improves the peak-to-noise ratio from 25.3 to 27.9 dB and improves the Gongfa Jiang, Zilong He, and Yuanpin Zhou contributed equally to this work.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.