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基于卷积神经网络的增强堆叠式 Bagging 集成学习用于乳腺癌分类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的乳腺癌筛查方法，通过训练和评估超过200,000个检查，该网络在筛查人群中预测乳腺癌的准确度高。研究发现将神经网络预测的恶性概率与放射科医生的预测结合可以提高准确性。
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关键要点
- 提出了一种基于深度卷积神经网络的乳腺癌筛查检查分类方法。
- 在超过200,000个检查（超过1,000,000张图像）上进行了训练和评估。
- 该网络在筛查人群中预测乳腺癌的AUC为0.895，显示出高准确度。
- 采用了两阶段训练程序，并通过可靠的读者研究验证了准确性。
- 研究发现神经网络预测的恶性概率与放射科医生的预测结合可以提高准确性。
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