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matlab灰色处理代码通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN进行全自动计算机辅助质量检测和分割 通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN同时检测和分割乳房X线照片的算法。 代码：[GitHub存储库–] 遮罩R-CNN代码：[GitHub存储库–] 数据： 训练有素的模型示例：[GitHub页面-] 简而言之 所提出的方法使用多尺度形态筛分法（MMS）将常规的灰度X线乳房X线照片转换为伪彩色X线乳房X线照片。 MMS可以在指定的大小范围内增强类似病变的模式。 在MMS中使用两个比例尺，并生成两个输出图像。 然后将这两个图像附加到灰度乳房X线照片上，以形成RGB伪彩色图像。 如上图所示，类似病灶的图案在新的伪彩色图像中将显示与背景的颜色对比（黑线表示注释，青色线表示通过所提出的方法生成的分割）。 然后将伪彩色乳房X线照片用作Mask R-CNN的输入。 Mask R-CNN经过训练可以同时检测和分割乳腺肿块。 我们注意到，与使用常规的灰度X线照片相比，使用伪彩色X线照片可以改善Mask R-CNN的检测和分割性能。 如何使用代码： 该方法包括3个步骤：预处理，伪彩色图像生成和