[1] 吴文瑛, 王晓岩, 赵丽, 等. 超声弹性成像、X线钼靶与超声引导下穿刺活检在BI-RADS 4类乳腺肿块鉴别诊断中的价值评估[J]. 中国普通外科杂志, 2019,28(3):377-382. [2] 张兴梅, 张兴华, 张刚, 等. 基于深度学习的乳腺X线肿块自动检测系统诊断乳腺肿块[J]. 中国医学影像技术, 2019,35(12):1794-1798. [3] 张仁知, 陈乐庆, 车树楠, 等. 乳腺X线摄影及其延伸技术评估乳腺癌新辅助治疗效果[J]. 中华放射学杂志, 2021,55(7):786-790. [4] 章鸣嬛, 顾雅佳, 肖勤, 等. 基于坐标匹配和子图切分定位乳腺钼靶图像的感兴趣区域[J]. 生物医学工程研究, 2020,39(1):18-22. [5] 孙博, 李军楠, 青春, 等. 60岁以上乳腺癌的乳腺X线影像学表现及病灶微钙化与年龄的相关性研究[J]. 中国肿瘤临床, 2020,47(4):193-197. [6] 蔡雅丽, 蔡盛, 施敏敏, 等. 计算机辅助系统在乳腺钙化性病变X线摄影诊断中的应用[J]. 中国医学影像学杂志, 2019,27(12):910-913. [7] 陶咏, 李晓兵, 李跃华, 等. 不同影像学检查对乳腺癌患者术前肿瘤大小准确度的临床研究[J]. 中国医学计算机成像杂志, 2019,25(3):252-255. [8] 王生生, 丁雪松, 陈鹏, 等. 基于改进级联R-CNN的乳腺X线图像肿块检测[J]. 东北师大学报(自然科学版), 2020,52(4):66-73. [9] 朱宏, 柴维敏, 严福华, 等. 基于EMPIRE算法的数字乳腺断层合成X线成像结合重建二维及三维图像对乳腺良恶性病灶的鉴别诊断价值[J]. 放射学实践, 2019,34(2):157-162. [10] 徐阿巧, 翁小波, 郑静, 等. 动态增强磁共振成像、数字断层融合摄影和数字X线摄影在乳腺癌早期诊断中应用价值的比较[J]. 中国医学科学院学报, 2019,41(5):667-672. [11] 张白露, 周清华. 原发性乳腺淋巴瘤的临床病理学及影像学特征[J]. 肿瘤, 2019,39(5):398-405. [12] 杨行, 李真林, 张雪琴, 等. 对比增强能谱乳腺X线摄影的强化特点及其对BI-RADS 4类乳腺病灶的鉴别效果[J]. 影像科学与光化学, 2020,38(5):876-881. [13] 邹佩, 王颖, 李洁. 基于深度语义模型的乳腺X线图像检索[J]. 数据采集与处理, 2020,35(3):400-410. [14] 陈超. 多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法[J]. 沈阳工业大学学报, 2019,41(3):315-319. [15] 陶兆胜, 张敬寒, 王磊, 等. 基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2019,31(10):1768-1776. |