CareLit · DOI-Nachweis · Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound
Automated breast ultrasound features associated with diagnostic performance of a multiview convolutional neural network according to the level of experience of radiologists
DOI 10.1055/a-2643-9818
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenHyemi Choi, Ji Hyun Youk, Jung Hee Byon, Seoyun Choi, Seokbum Ko, Gong Yong Jin
ZeitschriftUltraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound
Ausgabe08/2025
Jahrgang / SeitenNicht angegeben
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Zusammenfassung Ziel Untersuchung der Merkmale im automatisierten Brust-Ultraschall (ABUS), die sich auf die Verwendung eines Multiview-Convolutional-Neural-Networks (CNN) für Brustläsionen, abhängig von der Erfahrung der Radiologen, auswirken. Materialien und Methoden Insgesamt wurden 656 Brustläsionen (152 maligne und 504 benigne Läsionen) einbezogen und von 6 Radiologen hinsichtlich der Hintergrund-Echostruktur,…
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Hyemi Choi, Ji Hyun Youk, Jung Hee Byon, Seoyun Choi, Seokbum Ko, Gong Yong Jin (2025) Automated breast ultrasound features associated with diagnostic performance of a multiview convolutional neural network according to the level of experience of radiologists. Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound (08). https://doi.org/10.1055/a-2643-9818
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