由于筛选乳房X线照片的假阴性评估,通常在晚期检测到与其他癌症更差的间隔和大型侵入性乳腺癌。错过的筛选时间检测通常由其周围乳腺组织模糊的肿瘤引起的,这是一种称为掩蔽的现象。为了研究和基准爆发癌症的乳房Xmmpare掩蔽,在这项工作中,我们引入CSAW-M,最大的公共乳房数据集,从10,000多个人收集并用潜在的掩蔽注释。与以前的方法对比测量乳房图像密度作为代理的方法,我们的数据集直接提供了五个专家屏蔽潜在评估的注释。我们还培训了CSAW-M的深入学习模型来估计掩蔽水平,并显示估计的掩蔽更加预测筛查患有间隔和大型侵入性癌症的参与者 - 而不是明确培训这些任务 - 而不是其乳房密度同行。
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