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乳房 X 线摄影中的人工智能
ProFound AI 可一次性购买，多年期许可证或本地订阅模式。一次性购买包括永久许可证和硬件服务器、安装和用户培训，费用在 25,000 英镑至 45,000 英镑之间。可单独购买其他许可证，费用在 15,000 英镑至 25,000 英镑之间，具体取决于许可证类型。许可证类型为仅 FFDM、仅 DBT 或 FFDM 和 DBT 的组合。保修后支持和软件更新通常占购买价格的 12% 至 15%。订阅定价基于所进行的研究量和类型（2D FFDM 或 3D DBT）。这包括安装、培训、持续支持和未来升级。硬件服务器单独出售。每次考试的典型价格为 1 至 3 英镑。
对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用
关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。