摘要
本发明公开了一种基于深度学习的乳腺癌智能检测系统,涉及深度学习与智能检测领域;包括图像采集与预处理模块、多模态数据集构建模块、多任务分类模块、乳腺癌智能检测模块、评估与反馈模块、用户高效交互模块,多任务分类模块、通过整合注意力机制和多任务学习方法,系统不仅提高了对乳腺密度分类的准确性,还为乳腺癌的良性和恶性检测提供了更丰富的预测信息,有助于提升乳腺癌智能检测系统在临床中的应用效果。本发明极大提升了乳腺癌检测系统的性能,特别是在病灶定位、特征提取与分类方面的准确性和效率,极大地提高了该系统在临床辅助诊断中的实用性。
技术关键词
智能检测系统
乳腺钼靶图像
智能检测模块
卷积神经网络模型
多任务分类
输出特征
数据分类算法
注意力机制
图像分割
乳腺癌检测系统
多任务学习策略
多任务学习方法
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