基于YOLOv3的乳腺X线图像肿块检测方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第7期北京时间：
作者：潘以轩, 陈智丽, 高皓, 张辉, 夏兴华
摘要：乳腺X线摄影术是目前国际上公认的有效的乳腺癌早期筛查手段。提出一种基于YOLOv3网络的乳腺X线图像肿块检测方法。该方法能够在保证精度的同时，以较快的速度一次完成对整幅图像中肿块的检测。应用迁移学习技术，将由数字化乳腺X线图像学习到的肿块病变检测知识迁移到全域数字图像，有效解决了目前全域数字图像数据集缺乏的问题。使用五折交叉验证方法，在DDSM和INbreast数据集上进行实验验证，最终得到的五折间肿块检测平均准确率为81.34%。
关键词：深度学习, YOLOv3, 乳腺X线图像, 肿块检测, 迁移学习
