유방암의 기회적 검진에서 딥러닝과 초음파 탄성촬영술의 적용

전 세계적으로 발생할 것으로 예상되는 가장 흔한 암인 유방암은 여전히 ​​미국 이미징에서 만족스럽지 못한 진단 정확도에 직면해 있습니다. S-detect는 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 하는 유방 US 이미징을 위한 정교한 CAD 시스템입니다. E-breast는 미국 기계에 설치된 소프트웨어로 종양 탄성 조직을 자동으로 나타냅니다. 이 다중 센터 연구는 중국의 기회주의적 유방암 검진 인구에서 S-detect 및 E-breast의 진단 효율성을 추가로 검증하기 위한 것입니다. 우리의 가설은 S-detect와 E-breast가 의사의 일상적인 미국 검사와 비교하여 진단 정확도와 특이성을 증가시킬 수 있다는 것입니다.