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首页> Tomography (Ann Arbor, Mich.)> Improving Performance of Breast Lesion Classification Using a ResNet50 Model Optimized with a Novel Attention Mechanism.

Improving Performance of Breast Lesion Classification Using a ResNet50 Model Optimized with a Novel Attention Mechanism.

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第一作者： Warid,Islam
第一单位： School of Electrical & Computer Engineering, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA.
作者： Warid,Islam [1] ; Meredith,Jones [2] ; Rowzat,Faiz [1] ; Negar,Sadeghipour [1] ; Yuchen,Qiu [1] ; Bin,Zheng [1]
作者单位： School of Electrical & Computer Engineering, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA. [1] Stephenson School of Biomedical Engineering, University of Oklahoma, Norman, OK 73019, USA. [2]
关键词 breast lesion classificationcomputer-aided diagnosis (CAD) scheme of mammogramsconvolutional block attention module (CBAM)residual network (ResNet)
医学主题词 人类(Humans);女(雌)性(Female);乳房X线摄影术(Mammography);乳腺肿瘤(Breast Neoplasms);曲线下面积(Area Under Curve)
DOI 10.3390/tomography8050200
PMID 36287799
发布时间 2023-03-08
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Tomography (Ann Arbor, Mich.)

Tomography (Ann Arbor, Mich.)

2022年8卷5期

2411-2425页

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