Deep learning performance for detection and classification of microcalcifications on mammography

Filippo Pesapane; Chiara Trentin; Federica Ferrari; Giulia Signorelli; Priyan Tantrige; Marta Montesano; Crispino Cicala; Roberto Virgoli; Silvia D'Acquisto; Luca Nicosia; Daniela Origgi; Enrico Cassano

doi:10.1186/s41747-023-00384-3

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Filippo Pesapane Chiara Trentin Federica Ferrari Giulia Signorelli Priyan Tantrige Marta Montesano Crispino Cicala Roberto Virgoli Silvia D'Acquisto Luca Nicosia Daniela Origgi Enrico Cassano

출처: Springer Science and Business Media LLC European Radiology Experimental 7(1)

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• A novel AI tool was developed and tested to aid radiologists in the interpretation of mammography by accurately detecting and characterizing microcalcifications. • Three neural networks (AlexNet, ResNet18, and ResNet34) were trained, validated, and tested using an annotated dataset of 1,000 patients and 1,986 mammograms. • The AI tool demonstrated high accuracy in detecting/localizing and characterizing microcalcifications on mammography, highlighting the potential of AI-based systems to assist radiologists in the interpretation of mammograms.

#Mammography #Neuroradiology #Artificial intelligence #Computer science #Medicine #Internal medicine #Breast cancer

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