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Mammary models

机译：乳腺模型

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摘要

Clinicians screening patients for diseases such as breast cancer have to let a machine do much of the seeing for them. Theoretical modelling of the processes Involved can help to ensure that reliable Images are generated. Modern diagnostic medicine involves countless life-and-death decisions taken on the basis of images formed without normal acts of seeing—using non-visible emissions, artificial perceptual systems and computerized cognition. Layered on top of artificial procedures are our own natural processes for seeing and knowing. Clinicians and technicians who use machine-generated images understand the physical means of image formation, and gain an intuitive sense of how to see what they seek, but they are unlikely to be aware of the mathematics behind image processing.
机译：对病人进行乳腺癌等疾病筛查的临床医生必须让机器为他们做很多事情。所涉及过程的理论建模可以帮助确保生成可靠的图像。现代诊断医学涉及不计其数的生死决定，这些决定是基于形成的图像而没有正常的观察行为-使用不可见辐射，人工感知系统和计算机认知。人工程序之上是我们自己的自然过程，用于观察和了解。使用机器生成的图像的临床医生和技术人员了解图像形成的物理方式，并获得了如何看待所寻找内容的直观感觉，但他们不太可能意识到图像处理背后的数学原理。

著录项

  • 来源
    《Nature》 |1998年第6699期|p.227|共1页
  • 作者

    Martin Kemp;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自然科学总论;
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