一、乳腺超声内容整理
1.1、数据集
- Breast Ultrasound Images Dataset；下载地址2
- STU-Hospital
处理和训练参考文档：https://blog.csdn.net/weixin_51511389/article/details/127594654
1.2、可以参考的论文
- AAU-net: An Adaptive Attention U-net for Breast Lesions Segmentation in Ultrasound Images
- An RDAU-NET model for lesion segmentation in breast ultrasound images
- Breast Ultrasound Region of Interest Detection and Lesion Localisation
- Automated Breast Ultrasound Lesions Detection Using Convolutional Neural Networks
- Dataset A comprises 306 (60 malignant and 246 benign) images;(Corresponding author: Moi Hoon Yap)
- Dataset B comprises 163 (53 malignant and 110 benign) images
1.3、可以参考的GitHub代码
- AAU-net 论文对应的代码
- breast_ultrasound_lesion_segmentation_PyTorch，包括了对BUSI的数据处理
1.4、可以参考的博客
- 基于VGGNet乳腺超声图像数据集分析
1.5、简单任务需求
一般来说，乳腺rads（即BI-RADS，乳腺影像报告和数据系统）分级标准是通过彩超检查，对乳腺病变的性质分为0-6，共七级。不同级别，表现是不同的。
- BI-RADS 0：单一的影像学检查不能评价其性质或有无病变，需要结合其他影像学检查。
- BI-RADS 1：检查结果呈阴性，未发现异常病变。乳腺超声显示乳腺结构清晰，无肿块、无皮肤增厚、无微钙化等。
- BI-RADS 2：乳腺良性肿块（单纯囊肿、积乳囊肿、随访后无改变的纤维腺瘤、纤维脂肪腺瘤、脂肪瘤）和肯定的良性钙化，基本上可以排除恶性病变，可6～12个月随诊。
- BI-RADS 3：年龄<40岁，肿块形态呈圆形或椭圆形；与皮肤平行或纵横比。
- BI-RADS 4：恶性可能性2%～95%，需穿刺或者切除活检，此级可进一步分为4A、4B、4C。其中，
- 4A：低度可疑病灶，包括可触摸到的，部分边缘清楚的实性肿块。恶性可能性2%～10%。
- 4B：中度恶性可能，边界部分浸润的肿块或脂肪坏死，恶性可能性10%～50%；
- 4C：恶性病变可能性很高，形态不规则、边缘浸润的实性肿块和蔟状分布的细小微粒簇钙化，恶性可能性50%～94%。
- BI-RADS 5：符合8条中的3条，或3条以上者为5级，具备典型的恶性征象，高度可能为恶性，可能性≥95%。
- 形态不规则；
- 与皮肤不平行，纵横比>1（即宽<高）；
- 边界不清（模糊、微小分叶、成角和（或）毛刺）；
- 周边强回声的恶晕征；
- 两侧边缘不锐利或不规整的后方声影；
- 周围组织改变（Cooper氏韧带变直和增厚、正常结构分层中断或消失、皮肤增厚或凹陷）；
- 微小（小于0.5mm）钙化；
- 内部有血流。
- BI-RADS 6：已活检病理证实为恶性。
二、宫颈癌风险智能诊断
2.1、数据集
数据集下载链接：
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pos_8.zip 12.97
