bi-rads 4a 4b 4c的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

基於深度學習針對乳房X光攝影進行BI-RADS多類別分類

為了解決bi-rads 4a 4b 4c的問題，作者陶俐璇 這樣論述：

乳癌為國內女性癌症好發率第一名，對於健康的威脅不容小覷。因此我們提出了這套系統，基於深度學習的方法，針對乳房X光攝影進行分類，最終可以辨識出8個類別的BI-RADS等級的分類結果。我們希望這系統能夠輔助醫生更有效率地做出臨床決策，更冀望未來將此系統運用在醫療巡迴車上，可以讓偏鄉居民或是醫療資源不足地區的人民，也能夠受到醫療的照護，讓大家重新重視乳癌的嚴重性，並能及早的發現和治療，遠離癌症帶來的傷害。由於包含BI-RADS標注訊息的數據資料需要傾注大量的人力和資金，故這樣的資料十分罕見和珍貴，目前顯少有人能夠做這樣的研究。本篇論文將闡述做資料前處理的步驟和方法，使用深度學習的原理和架構，並在論

文的最後公開難得可貴的BI-RADS分類之研究成果。而測試數據中BI-RADS 0, BI-RADS 1, BI-RADS 2, BI-RADS 3, BI-RADS 4A, BI-RADS 4B, BI-RADS 4C, BI-RADS 5八個類別的敏感性(Sen.)分別達到92%, 76%, 90%, 87%, 96%, 98%, 98%, 98%，總體的準確率也高達91%。