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乳腺肿块计算机辅助检测算法研究的中期报告
本研究针对乳腺肿块的早期诊断和检测问题，利用计算机辅助检测算法对乳腺X线照片进行分析和诊断。本报告为中期报告，主要介绍了研究的进展情况和实验结果。
一、研究背景
乳腺肿块是乳腺癌等乳腺疾病的常见症状，对女性的身心健康产生极大的影响。早期诊断和检测乳腺肿块对于治疗乳腺癌等疾病具有重要的意义。计算机辅助检测技术在医学影像诊断领域有着广泛的应用，通过对图像进行自动化处理和分析，可以提高诊断准确性和效率。
二、研究方法
本研究利用计算机辅助检测技术，设计了一个基于深度学习算法的乳腺肿块检测模型。首先，对乳腺X线照片进行预处理，如去除噪声、增强对比度等。然后，利用深度卷积神经网络（CNN）提取图像特征，进而对乳腺肿块进行分类和识别。
三、实验结果
本实验使用了100张正常乳腺X线照片和100张乳腺肿块X线照片进行训练和测试。实验结果显示，本研究方法在对乳腺肿块的检测和诊断方面具有较高的准确率和误检率。特别地，在对小型肿块的检测方面，本方法表现出了更好的检测精度。
四、下一步工作
在未来的研究中，我们将进一步完善本模型并进行更大规模的数据集训练，以提高其对乳腺肿块的检测精度和通用性。同时，我们还将探索其他影像特征提取方法和模型结构，以期提高研究的实际应用价值和临床治疗效果。