基于卷积神经网络的乳腺癌风险预测研究

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摘  要：文章利用卷积神经网络研究钼靶检查图像，进而对乳腺癌进行良性恶性识别。将DDSM数据库中的540张良性乳腺钼靶钙化图像、554张恶性图像进行随机旋转平移加倍扩充和高斯去噪处理。采用CNN_32/64、Resnet18_32/64和Resnet50_32/64的6个模型对乳腺钙化图像进行良性、恶性分类。（剩余5137字）

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