Breast density classification using frequency-based features in microwave imaging
7.4
来源：
Nature
关键字：
AI medical imaging
发布时间：
2025-11-28 03:47
摘要：
研究提出了一种基于微波成像的乳腺密度分类方法，利用频率特征提高乳腺癌检测的准确性。该技术通过扫描乳腺，提取信号的幅度和相位信息，能够在不暴露患者于有害辐射的情况下，提供个性化的癌症检测方案。研究结果显示，正确识别乳腺密度可显著提升机器学习模型在乳腺癌检测中的表现，具有重要的临床应用价值和商业潜力。
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关键证据
微波成像技术能够有效分类乳腺密度，提高乳腺癌检测的准确性。
通过融合信号的幅度和相位特征，分类准确率可达73%。
该技术使用安全的非电离辐射，适合所有年龄段女性。
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种基于微波成像的乳腺密度分类方法，利用频率特征提高乳腺癌检测的准确性。该技术通过扫描乳腺，提取信号的幅度和相位信息，能够在不暴露患者于有害辐射的情况下，提供个性化的癌症检测方案。研究结果显示，正确识别乳腺密度可显著提升机器学习模型在乳腺癌检测中的表现，具有重要的临床应用价值和商业潜力。