乳腺X线图像多幅融合肿块检测方法研究的中期报告本研究旨在提出一种基于乳腺X线图像的多幅融合肿块检测方法，优化乳腺癌的早期诊断和治疗。本文的研究进展如下：一、数据集的获取与初步处理我们采用了MammographyImageAnalysisSociety（MIAS）提供的标准乳腺X线图像数据集进行研究，共计322张。数据集包括正常和恶性样本，但标注信息有限，无法实现精准的肿块检测。因此，我们采用了预处理方法对数据进行初步处理，包括图像去噪、灰度增强、图像旋转等。二、多幅融合肿块检测模型的构建我们基于卷积神经网络（CNN）构建了多幅融合肿块检测模型，该模型可以同时利用影像的多个不同的视角信息，并将它们融合到一起，从而提高肿块检测的准确性。具体地，我们利用了卷积层和池化层提取影像的特征，然后将它们输入一个全连接层进行分类判断，以确定是否存在肿块。三、实验结果分析我们利用交叉验证方法对模型进行了评估，取得了较为显著的结果。在测试集中，模型在召回率、准确率和F1值等指标上的表现都优于常见方法，例如滑动窗口法。综上所述，我们的研究表明，基于乳腺X线图像的多幅融合肿块检测方法可以有效提高肿块检测的准确性，这对于乳腺癌的早期诊断和治疗具有非常重要的意义。我们将继续优化这个方法，并通过更多的实验验证其有效性和实用性。