{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,9,4]],“日期-时间”:“2024-09-04T07:19:23Z”,“时间戳”:1725434363800},“引用-计数”:57,“发布者”:“爱思唯尔BV”,“许可证”:[{“开始”:{“日期-零件”:[2018,8,1]],“时间”:”2018-08-01T00:00:00Z“,”timestamp“:1533081600000},”content-version“:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/www.elsevier.com/tdm\/userlicense\/1.0\/”}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100001809”,“名称”:“中国自然科学基金会”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“奖项”:[“61701404”,“81671648”,“181727802”],“id”:[}“id”:“10.13029\/5011000001809”,“id-type”:“DOI”,“asserted-by”:“publisher”}]},{“DOI“:“10.13039\/501000004194”,“name”:“西北大学”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“奖项”:[“YZZ15095”],“id”:[{“id”:“10.13029\/5010000004194”,“id类型”:“doi”,“asserted by”:“publisher”}]}],“内容域”:{“domain”:[”elsevier.com“,”sciencedirect.com“],“crossmark-restriction”:true},“shortcontainer-title”:[“模式识别”],“published-print”用法:{“date-parts”:[[2018,8]]},“DOI”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026”,“type”:“journal-article”,“created”:{”date-part“:[[2018,3,1]],“date-time”:“2018-03-01T14:57:47Z”,“timestamp”:151996267000},”page“:”42-52“update-policy”:”http://\/dx.DOI.org\/10016\/elsevier_cm_policy“,“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:59,“special_numbering”:“C”,“title”:[“通过深度整合多视图数据的上下文信息进行乳腺肿块分类”],“前缀”:“10.1016”,“卷”:“80”,“作者”:[{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/0000-0002-7617-9663”,“authenticated-ORCID”:false,“给定”:“Hongyu”,“family”:“Wang”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“ORCID”:“http://\ORCID.org\/000-0002-0706-20103”,“authenticated-orcid”:false,“给定”:“Jun”,“family”:“Feng”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“orcid”:“http://\/orcid.org\/0000-0002-6754-5123”,“authonticated-orcid”:false,“given”::“Zizhao”,“家族”:“Zhang”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[]}{“给定”:“雷”,“家庭”:“Cui”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Hua”,“family”:“He”,“serquence”:“additionable”,“filiation“:[]{”given“:”Li“,”family“:”刘“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]}],“member”:“78”,“reference”:[{“issue”:“24”,“key”:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0001“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”3243“,”doi“:“10.1001\/jama.289.24.3243”,“文章标题”:“雌激素和孕激素对绝经后健康女性乳腺癌和乳腺造影的影响:女性2019s健康倡议随机试验”,“卷”:“289”,“作者”:“Chlebowski”,“年份”:“2003”,“杂志标题”:《jama》},{“关键”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0002”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“303”,“DOI”:“10.1016\/j.media.2016.07.007”,“article-title”:“计算机辅助检测乳腺病变的大规模深度学习”,“volume”:”35“,“author”:“Kooi”,”year“:”2017“,”journal-title“:”Med.Image Anal.“},{”issue“:”3“,”key“10.1016”//j.patcog.2018.02.026_bib0003“,“DOI-asserted-by”:“crosslef”“,”首页“:“417”,“DOI”:“10.1016\/j.ejrad.2012.03.005”,“article-title”:“计算机辅助诊断(CAD)在乳腺癌检测中的应用”,“volume”:“82”,“author”:“Dromain”,“year”:“2013”,“journal-title“:”Eur.j.Radiol.“},{“issue”:“5”,“1170”,“DOI”:“10.1109\/TMI.2015.2482920”,“article-title”:“使用卷积神经网络和随机视图聚合改进计算机辅助检测”,“volume”:“35”,“author”:“Roth”,“year”:“2016”,“journal-title“:”IEEE Trans.Med.Imaging“},{“issue”:“6”,“key”:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0005“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“29”,“doi”:“10.1016\/j.sigpro.2013.12.010”,“article-title”:“筛查乳房X光片中基于显著性的肿块检测”,“volume”:“99”,“author”:“Agrawal”,“year”:“2014”,“journal-title“:”Signal Process.“},{“key”:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0006“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”66“,”doi“:”10.116\/j.media.2017.09.007“,”article-title“:“医学图像分析的大规模检索:综合评述”,“卷”:“43”,“作者”:“李”,“年份”:“2017年”,“期刊标题”:“医学影像分析”},{“键”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0007”,“series-title”:“神经信息处理系统的进展”,“首页”:“1097”,”文章标题“:“ImageNet分类与深度卷积神经网络”,“author”:“Krizhevsky”,“year”:“2012”},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0008”,“series-title”:“IEEE国际计算机视觉会议论文集”,“首页”:“1026”,“article-title”:“深入研究整流器:超越ImageNet分类的人性化表现”,“author”:“He”,“year”:“2015”},{“issue”:“7639”,“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0009”,“doi-asserted-by”:“crossref”,《first page》:“115”,“doi”:“101038\/nature21056”,“article-title”:“利用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤病学分级”,“卷”:“542”,“作者”:“Esteva”,“年份”:“2017年”,“期刊标题”:“自然”},{“关键”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0010”,“series-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“首页”:“251”,“文章标题”:“SemiContour:一种用于轮廓检测的半监督学习方法”,“author”:“Zhang”,“year”:“2016”},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0011”,“series-title”:“医学图像计算与计算机辅助干预国际会议”,“first page”:”183“,“article-title”:“向高通量显微镜图像分割过渡形状建模”,“作者”:“兴”,“年份”:“2016”},{“问题”:“5”,“关键”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0012”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“530”,“doi”:“101016\/j.acra.2007.0112”,“article-title”:“基于同侧多视图乳房X光片的计算机辅助肿块检测”,“volume”:“14”,“author”:“Qian”,“year”:“2007”,“journal-title”:“Acad.Radiol.”},{“issue”:“5”,“key”:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0013“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“first-pages”:“1131”,“doi”:“10.1088\/0031-9155\/54\/003”,“article-title“:”使用多视图信息改进乳腺图像cad性能:贝叶斯网络框架“,”卷“:“54”,“作者”:“Velikova”,“年份”:“2009”,“期刊标题”:“Phys.Med.Biol.”},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026Bib0014”,“非结构化”:“D.L\u00e9vy,A.Jain,使用深度卷积神经网络从乳房X光照片中进行乳房质量分类,arXiv预印本arXiv:1612.00542,(2016)。”},{“issue”:“4”,“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.026Bib0015”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“2259”,“doi”:“10.1007\/s10916-011-9693-2”,“article-title”:“Discovering maymography-based machine learning classifiers for breast cancer diagnosis”,“volume”:”36“,“author”:“Ramos-Poll\u00e1n”,“year”:“2012”,“journal-title“:J.Med.Syst.”},{“key”:“10.1016\/J.patcog.2018.02.026_bib0016”,“doi-asserted由“:“crossref”,“first page”:“106”,“DOI”:“10.1016\/j.patcog.2017.05.023”,“article-title”:“基于监督的基于内容的图像检索方法的乳腺肿块计算机辅助诊断”,“volume”:”71“,”author“:”Tsochatzidis“,”year“:”2017“,”journal-title“:”Pattern Recognit.“},{”key“:”10.1016\/j.petcog.2018.02.026_bib0017“,”DOI-asserted-by“”:“crossref”,“first page”:“648”,“DOI”:“10.1016\/j.patcog.2016.06.021”,“article-title”:“基于两个同心口罩和区分文本的乳房X光片质量分类”,“volume”:”60“,“author”:“Li”,”year“:”2016“,”journal-title“:”Pattern Recognit.“},{“issue”:“3”,“key”:“”,“first page”:“910”,“DOI”:“10.1109\/JSYST.2013.2286539”,“article-title”:“使用选定的几何和纹理特征以及基于SVM的新特征选择方法对乳房X光片进行质量分类”,“volume”:”8“,“author”:“Liu”,“year”:“2014”,“journal-title“:”IEEE Syst.J.“},{”issue“:”9“,”key“10.1016\/J.patcog.2018.02.026_bib0019”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“1845”,“DOI”:“10.1016\/j.patcog.2009.02.009”,“article-title”:“一种新型软聚类神经网络,用于数字乳房X光照片中可疑区域的分类”,“volume”:”42“,“author”:“Verma”,“year”:“2009”,“journal-title“:”Pattern Recognit.“},{”key“10.1016 \/j_patcog.2018.02.026_bib0020”,“series-title”:”MICCAI“,“first page”:“106”,“article-title”:“自动学习乳房X光片中乳腺肿块分类的深层特征。”,“volume”:”2“,“author”:“Dhungel”,“year”:“2016”},{“key”:《10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0021》,“series-title”:《数字乳房X光成像国际研讨会》,“首页”:“88”,“article-tiple”:“利用深度学习进行乳腺组织分割和乳房X线风险评分”,“author”:“Petersen”,“year”:“2014”},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_sbref0021”,“series-title”:“SPIE Medical Imaging,Strony”,“article-title”:,{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0023”,“doi断言者”:“crossref”,“首页”:“248”,“doi”:“10.1016\/j.cmpb.2015.12.014”,“文章标题”:“卷积神经网络乳腺钼靶质量病变分类的表示学习”,“卷”:“127”,“作者”:“Arevalo”,“年份”:“2016”,“期刊标题”:“Comput.Methods Programs Biomed”。},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0024”,“series-title”:“医学与生物学会工程(EMBC),2015年IEEE第37届国际年会”,“首页”:“797”,“article-title”:《乳腺肿块病变分类的卷积神经网络》,“author”:“Arevalo”,“year”:“2015”},{:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0025”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“292”,“doi”:“10.116\/j_patcog.2017.07.008”,“article-title”:“基于乳房X射线照相术的乳腺肿块分类寄生度量学习网”,“volume”:”75“author”:“Jiao”,”“year”:“2017”,“journal-title“:”“Pattern Recognit.”},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0026”,“doi-asserted-by”:“交叉引用”,“首页”:“114”,“doi”:“10.116\/j.media.2017.01.009”,“文章标题”:“在最小用户干预下分析乳房X光片中肿块的深度学习方法”,“卷”:“37”,“作者”:“Dhungel”,“年份”:“2017”,“期刊标题”:《医学图像分析》},{“问题”:“11”,“关键”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026Bib0027”,“doi断言者”:“crossref”,“第一页”:“1338”,“doi”:“10.1016\/j.acra.2009.05.005”,“文章标题”:“匹配不同视图上描绘的乳房肿块:三种方法的比较”,“卷”:“16”,“作者”:“Zheng”,“年”:“2009”,“期刊标题”:“Acad.Radiol.”},{“键”:“10.1016\/j.patcog.2018.026Bib0028”,“series-title”:“医学图像计算与计算机辅助干预国际会议”,“首页”:“652”,“文章标题”:“使用预先训练的深度学习模型进行未注册的多视角乳房X光片分析”,“作者”:“Carneiro”,“年份”:“2015”},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0029”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“firstpage”:“262”,“DOI”:“10.1016\/j.patcog.2017.12.022”,“article-title”:“利用CT图像进行肺结节类型分类的多视图多尺度CNN”,“volume”:“77”,“author”:“Liu”,“year”:“2018”,“journal-title“:”Pattern Recognit.“}”,{“key”:,2017 IEEE第14届国际研讨会,主题:“,”首页“:”310“,”文章标题“:”使用深度残差神经网络对乳房X光片进行全自动分类“,”作者“:”洪格尔“,”年份“:”2017“},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0031”,“unstructured”:“K.j.Geras,S.Wolfson,S.Kim,L.Moy,K。Cho,利用多视角深度卷积神经网络进行高分辨率乳腺癌筛查,arXiv预印本arXiv:1703.07047,(2017)。“},{”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0032“,”series-title“:”递归神经网络监督序列标记“,”volume“:“385”,“author”:“Graves”,“year”:“2012”},“{”key“:神经网络的序列到序列学习”,“author”:“Sutskever”,“year”:“2014”},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0034”,“series-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“首页”:“4651”,“article-title”:10.1016 \/j.patcog.2018.02.026_bib0035“,“非结构化”:“N.Kalchbrenner,L.Espeholt,K.Simonyan,A.v.d.Oord,A.Graves,K.Kavukcuoglu,线性时间的神经机器翻译,arXiv预印本arXiv:1610.10099,(2016)。“},{”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0036“,”series-title“:”声学、语音和信号处理(ICASSP),2016 IEEE国际会议,“首页”:“4945”,“文章标题”:“基于端到端注意力的大词汇语音识别”,“作者”:“Bahdanau”,“年份”:“2016”},“问题”:“C”,“key”:“”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0037“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”73“,”doi“:”10.1016\/j.petcog.2017.01.030“,”article-title“:”在监控场景中使用基于内存的模型进行准确的对象检测“,”volume“:“67”,”author“:”Li“,“year”:“2017”,“journal-title”:“模式识别”。“},{”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0038“,”series-title“:”AAAI“,”first page“:“2741”,”article-title“:“感知字符的神经语言模型。”,“author”:“Kim”,“year”:“2016”},“key”:“10.1016\/j.petcog.201802.026_binb0039”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“G.Litjens,T.Kooi,B.E.Bejnordi,A.A.A.Setio、F.Ciompi、M。Ghafoorian,J.A.van der Laak,B.van Ginneken,C.I.S\u00e1nchez,医学图像分析深度学习调查,arXiv预印本arXiv:1702.05747,(2017)。“,”DOI“:”10.1016\/j.media.2017.07.005“},”{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0040”,“series-title”:“医学图像计算和计算机辅助干预国际会议”,“首页”:“264”,“文章-标题”:“通过深度时间回归网络识别舒张末期和收缩末期帧”,“作者”:“Kong”,“年份”:“2016”},{“key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0041“,”series-title“:”医学图像计算与计算机辅助干预国际会议“,”首页“:”185“,”article-title“:“肌周分割的空间时钟递归神经网络”,“author”:“Xie”,“year”:“2016”},{“key”:“10.1016\/j.petcog.2018.026_bib0032”,“series-title“:“医学图像计算与计算机辅助干预国际会议”,“首页”:“317”,“文章标题”:“基于视觉的眼动发育障碍分类”,“作者”:“Pusiol”,“年份”:“2016”},{“问题”:“7”,”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0043“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page:“1761”,“DOI”:“10.1166\/jmihi.2016.186”,“article-title”:“基于组语义特征向量加权集成框架的乳腺肿块诊断(WeGav)”,“volume”:“6”,“author”:“Hong-Yu”,“year”:“2016”,“journal-title“:”J.Med.Imaging Health Inform。“},{”issue“:”12“,”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0044“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“2817”,”doi“:”101007\/s00330-008-1076-9“18“,”作者“:”安德森“,”年份“:”2008“,”新闻标题“:”欧洲广播公司。“},{”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0045“,”series-title“:”医学图像计算和计算机辅助干预国际会议“,”首页“:”442“,”article-title“:“MRI中使用卷积神经网络上基于图形的决策融合进行胰腺分割”,“author”:“Cai”,“year”:“2016”},”{“issue”:“5”,“key”:“”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0046“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”1285“,”doi“:”10.1109\/TMI.2016.2528162“,“article-title”:“计算机辅助检测的深度卷积神经网络:CNN架构、数据集特征和转移学习”,“volume”:“35”,“author”:“Shin”,“year”:“2016”,“journal-title“:”IEEE Trans。医学成像“},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0047”,“series-title”:“IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集”,“首页”:“2818”,“文章标题”:“重新思考计算机视觉的初始架构”,“作者”:“Szegedy”,“年份”:“2016”},}“问题”:“1”,“key“10.1016”,“j.pattog.2018.02.226_bib 0048”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”11979“,”doi“:”10.1038\/s41598-017-12320-8“,”article-title“:”使用深度学习对口腔激光显微镜图像中的癌组织进行自动分类“,”volume“:“7”,“author”:“Aubreville”,“year”:“2017”,“journal-title”:“Sci”。代表“},{”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0049“,”unstructured“:”X.Wang,Y.Peng,L.Lu,Z.Lu,M.Bagheri,R.M.Summers,胸透8:医院规模的胸部X光数据库和常见胸部疾病弱监督分类和定位基准,arXiv预印本arXiv:1705.02315,(2017)。“}”,{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0050“,“series-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“首页”:“2921”,“article-title”:“学习区分性定位的深层特征”,“author”:“Zhou”,“year”:“2016”},{“key”:”10.1016\/j.petcog.2018.026_bib051“,”series-title“:”IEEE国际计算机视觉会议记录”,“首页”:“1395”,“文章标题”:“整体嵌套边缘检测”,“作者”:“谢”,“年份”:“2015”},{“问题”:“5”,”键“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0052“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”首页“:”898“,”doi“:”101109\/TPAMI.201.161“,”文章标题“:”轮廓检测和分层图像分割”,“卷”:“33”,“作者”:“Arbelaez”,“年份”:“2011年”,“期刊标题”:“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”issue“:”6“,”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0053“,”doi断言“:”crossref“,”首页“:”755“,”doi“:”10.1007\/s40846-016-0182-4“,”文章标题“:”CNN-SVM用于微血管形态类型识别和数据增强“,”卷“:”36“,”作者“:”薛“,”年份“:”2016“,”期刊标题“:”j.Med.Biol.Eng.“},{”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0054“,“series-title”:“用于肝脏分割和病变检测的完全卷积网络”,“author”:“Ben-Cohen”,“year”:“2016”},{“key”:“10.1016\/j.petcog.201802.026_bb0055”,“series-title”:”Icml“,”first page“:”647“article-title“:”DeCAF:用于通用视觉识别的深度卷积激活功能“,”volume“:”32“,”author“:”Donahue“,”year“:”2014“},{“key”:“10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0056”,“series-title”:“医学图像计算和计算机辅助干预国际会议”,“首页”:“605”,“article-title”:”乳腺X光片中肿块分割的深度学习和结构化预测“,”author“”:“Dhungel”,“year”:“”2015“},{”issue“:”2“,”key“:”10.1016\/j.patcog.2018.02.026_bib0057“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“550”,”doi“:”101109\/TMI.2015.2481436“,”article-title“:”一个基于自动学习的健壮细胞核分割框架“,”volume“:”35“,”author“:”Xing“,”year“:”2016“,”journal-title”:“IEEE Trans.Med.Imaging”}],”container-ti“:[”模式识别“],”original-title“:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0031320318300785?httpAccept=text\/xml“,”content-type“:”text\/xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{”URL“:”http://api.elsevier.com/content\/aarticle\/PII:S005323 0318300785?httpAccept=text\/plain“,”content-type“:”text\/prain“,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”}],“deposed”:{“date-parts”:[[2019,10,11]],“date-time”:“2019-10-11T23:36:36:37Z”,“timestamp”:1570836997000},“score”:1,“resource”:{primary“URL”:“https:\\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/pii\/S003132 0318300785“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”发布“:{“date-parts”:[[2018,8]]},“references-count”:57,“alternative-id”:[“S0031320318300785”],“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.1016\/j.patcog.2018.02.026”,“relationship”:{},”ISSN“:[”0031-3203“],”ISSN-type“:[{”value“:”0031-3023“,”type“:”print“}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2018,8]]},“assertion”:[{“value”:“Elsevier”,“name”:“publisher”,“label”:“本文由”},{“value”:“通过深度整合多视图数据的上下文信息进行乳房肿块分类”,“name”:“articletite”,“标签”:“文章标题”}name”:“articlelink”,“label”:“CrossRef DOI链接到出版商维护的版本”},{“value”:“article”,“name”:“content_type”,“label”:“content type”},{“value”:“\u00a9 2018 Elsevier Ltd.保留所有权利。”,“name”:“copyright”,“label”:“copyright”}]}