《表2 SC-FU-CS RCNN与Cascade R-CNN性能比较》

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《基于改进级联R-CNN的乳腺X线图像肿块检测》

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使用原始数据集和增强数据集来训练和测试SC-FU-CS RCNN．原始数据集包含从DDSM数据库中选择的600个乳腺X线图像．增强数据集包含2 400个乳腺X线图像．为了研究数据增强对特异性的影响，分别计算每个数据集上的AUC．图5中的ROC曲线显示增强数据集的性能明显提高．表2中显示2 400个增强乳腺X线图像的结果从原始数据集的91.04%增加到94.06%．使用增强数据集可以使SN和SP分别增加2.99%，3.92%，表明使用增强数据进行训练可以提高乳房肿块检测和分类的性能．