基于深度学习的乳腺X光片良恶性分类诊断系统,采用多模型集成(EfficientNet-B3/B4、ResNet50、DenseNet121)结合SWA随机权重平均、Focal Loss和MixUp数据增强,针对CBIS-DDSM数据集实现高精度三分类
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Updated
Mar 1, 2026 - Python
基于深度学习的乳腺X光片良恶性分类诊断系统,采用多模型集成(EfficientNet-B3/B4、ResNet50、DenseNet121)结合SWA随机权重平均、Focal Loss和MixUp数据增强,针对CBIS-DDSM数据集实现高精度三分类
Breast Cancer Detection from Mammograms using EfficientNet-B4 on CBIS-DDSM dataset | AUC-ROC 0.868 | Streamlit Web App
Radiomics pipeline for extracting and analyzing breast imaging features using PyRadiomics and the CBIS-DDSM dataset.
Extração de características de mamografias do CBIS-DDSM para classificar massas mamárias: embedding de 2048 dimensões da ResNet50 (ImageNet) somado a descritores radiômicos do Pyradiomics dentro da máscara da lesão. Fase 1 do pipeline — o classificador ainda não foi treinado.
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