深度神经网络可提高放射科医生在乳腺癌筛查中的表现 介绍 这是用于乳腺癌分类的模型的实现,如我们的论文《。 该实现允许用户通过应用我们的预训练模型之一来获得乳腺癌预测:以图像为输入的模型(仅图像)和以图像和热图为输入的模型(图像和热图)。 输入图像:2张大小为2677x1942的CC乳腺摄影图像和2张大小为2974x1748的MLO乳腺摄影图像。 每个图像都保存为16位png文件,并在送入模型之前分别进行标准化。 输入热图:构建的补丁分类器的输出与其相应的乳房X线照片的大小相同。 每个乳房X线照片都会生成两个热图,一个用于良性,一个用于恶性类别。 两个像素中每个像素的值都在0到1之间。 输