基于高分辨率DWI的深度学习模型在乳腺癌筛查中的应用方法及筛查集成系统

本发明属于乳腺癌筛查技术领域，公开了一种基于高分辨率DWI的深度学习模型在乳腺癌筛查中的应用方法，本发明首先利用3D ResNet分类模型对可疑乳房进行初步筛查，以排除非可疑的乳房，减少筛查的工作量及后续目标检测的阴性输入。随后，对于分类模型识别出的可疑乳房，再利用YOLOv8目标检测模型进行精细化的病灶定位。本发明期望能够充分发挥分类模型在全局特征提取上的优势，以及YOLO模型在局部定位上的精确性，为乳腺癌的早期筛查提供一种高效、无创的辅助诊断工具，同时为深度学习在医学影像领域的应用提供新的思路和方法。