• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

Classification of benign and malignant breast tumors on the basis of 36 radiographic properties.

作者信息

Ackerman L V, Mucciardi A N, Gose E E, Alcorn F S

出版信息

Cancer. 1973 Feb;31(2):342-52. doi: 10.1002/1097-0142(197302)31:2<342::aid-cncr2820310212>3.0.co;2-i.

DOI:10.1002/1097-0142(197302)31:2<342::aid-cncr2820310212>3.0.co;2-i
PMID:4569298
Abstract
摘要

相似文献

1
Classification of benign and malignant breast tumors on the basis of 36 radiographic properties.
Cancer. 1973 Feb;31(2):342-52. doi: 10.1002/1097-0142(197302)31:2<342::aid-cncr2820310212>3.0.co;2-i.
2
[Computer-aided segmentation, form analysis and classification of 2975 breast microcalcifications using 7-fold microfocus magnification mammography].[使用7倍微焦点放大乳腺X线摄影对2975例乳腺微钙化进行计算机辅助分割、形态分析和分类]
Rofo. 2004 Dec;176(12):1759-65. doi: 10.1055/s-2004-813651.
3
The accuracy of mammography in the diagnosis of benign and malignant disease.乳腺钼靶摄影在诊断良性和恶性疾病方面的准确性。
Oncology. 1969;23(2):159-63. doi: 10.1159/000224477.
4
Classification of breast masses in mammograms using genetic programming and feature selection.利用遗传编程和特征选择对乳腺钼靶片中的乳腺肿块进行分类。
Med Biol Eng Comput. 2006 Aug;44(8):683-94. doi: 10.1007/s11517-006-0077-6. Epub 2006 Jul 21.
5
[Classification of radiographic findings in breast tumors].
J Gynecol Obstet Biol Reprod (Paris). 1975;4 SUPPL 2:165-74.
6
Classification of malignant and benign masses based on hybrid ART2LDA approach.基于混合ART2LDA方法的恶性和良性肿块分类
IEEE Trans Med Imaging. 1999 Dec;18(12):1178-87. doi: 10.1109/42.819327.
7
Computer-aided diagnosis scheme for histological classification of clustered microcalcifications on magnification mammograms.用于放大乳腺钼靶片上簇状微钙化组织学分类的计算机辅助诊断方案。
Med Phys. 2004 Apr;31(4):789-99. doi: 10.1118/1.1655711.
8
[Critical and comparative evaluation of the radiographic method and the photofluorographic method in mass mammographic examinations].[乳腺大规模检查中X线摄影法与荧光摄影法的批判性与比较性评估]
Minerva Ginecol. 1971 Apr 30;23(8):357-61.
9
Fundamentals of mammographic diagnoses of benign and malignant diseases.乳腺良恶性疾病的乳腺X线诊断基础
Oncology. 1969;23(2):126-48. doi: 10.1159/000224475.
10
Solid breast masses: classification with computer-aided analysis of continuous US images obtained with probe compression.实性乳腺肿块：通过对探头加压获取的连续超声图像进行计算机辅助分析进行分类。
Radiology. 2005 Aug;236(2):458-64. doi: 10.1148/radiol.2362041095.

引用本文的文献

1
Deep Learning-Based Artificial Intelligence to Investigate Targeted Nanoparticles' Uptake in TNBC Cells.基于深度学习的人工智能研究 TNBC 细胞对靶向纳米粒子的摄取。
Int J Mol Sci. 2022 Dec 16;23(24):16070. doi: 10.3390/ijms232416070.
2
Serial image changes in ultrasonography after the excision of benign breast lesions by mammotome® biopsy system.使用麦默通®活检系统切除乳腺良性病变后超声检查的系列图像变化
Saudi J Biol Sci. 2019 Jan;26(1):178-182. doi: 10.1016/j.sjbs.2018.08.016. Epub 2018 Aug 17.
3
Pattern Recognition and Size Prediction of Microcalcification Based on Physical Characteristics by Using Digital Mammogram Images.
基于数字乳腺图像物理特征的微钙化模式识别与大小预测。
J Digit Imaging. 2018 Dec;31(6):912-922. doi: 10.1007/s10278-018-0075-x.
4
Boundary modelling and shape analysis methods for classification of mammographic masses.用于乳腺钼靶肿块分类的边界建模与形状分析方法
Med Biol Eng Comput. 2000 Sep;38(5):487-96. doi: 10.1007/BF02345742.