期刊简介
《现代肿瘤医学》（ISSN1672-4992，CN61-1415/R，月刊）是国家科技部、新闻出版署批准国内外公开发行的国家级肿瘤专业学术期刊,中国抗癌协会系列期刊。本刊系科技部中国科技论文统计源期刊、中国科技核心期刊、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊；美国《化学文摘》、《中国科学引文数据库》、《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）全文数据库》、《中国核心期刊（遴选）数据库》、《中国生物医学文献数据库》收录期刊；《万方数据-数字化期刊群》全文上网期刊；《CAJ-CD规范》执行优秀期刊。刊物主要介绍当前肿瘤学领域的最新成果及国内外肿瘤诊疗技术的新进展，新动向；刊登肿瘤基础研究，临床诊断、治疗方面的成果以及有创新性，科学性的新方法、新发明、新经验，努力为肿瘤学术交流及学科发展服务。主要栏目有专题专稿、论著、基础研究、临床报道、综述、流行病学、短篇报道、经验交流、中西医结合、护理园地等。
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首页>现代肿瘤医学杂志
- 杂志名称：现代肿瘤医学杂志
- 主管单位：陕西省科学技术协会
- 主办单位：中国抗癌协会 陕西省抗癌协会 陕西省肿瘤防治研究所 陕西省医学会
- 国际刊号：1672-4992
- 国内刊号：61-1415/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：中国科技论文统计源期刊期刊收录：国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CA 化学文摘(美), 万方收录(中), 知网收录(中), 维普收录(中), 上海图书馆馆藏
深度学习在联合超声和钼靶检查乳腺癌中的应用
瞿微花；唐震
关键词：深度学习, 神经网络, X线钼靶摄影, 超声检查, 乳腺病变
摘要：目的:探讨深度学习在乳腺良恶性病变鉴别中的意义.方法:对100例乳腺疾病患者的x线钼靶及超声检查的数据用反向传播神经网络进行深度学习分析,随机选择50例样本作为训练样本,组成训练集,其余样本组成测试集.建立神经网络诊断模型,分析神经网络模型的诊断结果.结果:100例患者中,手术与病理证实乳腺恶性病变62例,乳腺良性肿瘤或肿瘤样病变38例,钼靶X线诊断的特异度、敏感度及诊断正确率分别为89.5％、87.1％和88.0％;B超诊断的特异度、敏感度及诊断正确率分别为86.8％、83.9％和85.0％.X线钼靶和B超无明显差异.而深度学习的神经网络的特异度为95.5％,敏感度为96.4％,总的正确率为96.0％,明显高于X线钼靶和B超,差异有高度统计学意义.结论:结合X线钼靶和B超检查的深度学习在判断乳腺良恶性病变性质方面有一定的应用价值.
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