Key points are not available for this paper at this time.
حقق المؤلفون في الفائدة المحتملة للشبكات العصبية الاصطناعية كأداة مساعدة في اتخاذ القرارات لأطباء الأشعة في تحليل بيانات تصوير الثدي. تم تدريب شبكات عصبية من ثلاث طبقات ومتقدمة للأمام باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي لتفسير صور الماموجرام على أساس الميزات المستخرجة من صور الماموجرام من قبل أطباء الأشعة ذوي الخبرة. كانت شبكة استخدمت 43 ميزة صورة أداؤها جيدًا في التمييز بين الأورام الحميدة والخبيثة، حيث حققت قيمة تبلغ 0.95 لمنطقة تحت منحنى التشغيل التلقائي للنماذج الكلاسيكية في اختبار باستخدام طريقة الدورات المتكررة. مع الحالات السريرية، وُجد أن أداء شبكة عصبية في دمج 14 ميزة مستخرجة من الأورام من قبل طبيب الأشعة للتمييز بين الأورام الحميدة والخبيثة كان أعلى من الأداء المتوسط لأطباء الأشعة الحاضرين والمقيمين وحدهم (دون مساعدة من شبكة عصبية). يستنتج المؤلفون أن هذه الشبكات قد توفر أداة مفيدة محتملة في مهمة اتخاذ القرار في تصوير الثدي للتمييز بين الأورام الحميدة والخبيثة.
و. وو وآخرون (الخميس) درسوا هذا السؤال.