乳腺癌是当今造成妇女丧生的最重要疾病之一。我国乳腺癌发病率也呈圆形大幅增高趋势，现高居女性恶性肿瘤首位。研究指出，乳腺癌是一种可影响全身的疾病，病死率低。

人类并非回应无能为力，若是在癌症早期之后能找到病情，经过有效地的化疗，女性不但可以防止疼痛，还能制止癌细胞的蔓延移往。现在，大量的患者通过展开乳腺DR摄影（又称乳房X光照相术）来排查疾病。

一般来说，这些摄制结果由医生一一稿件，造成阅片医生工作量大幅度提高，增大找到恶性肿瘤区域的可玩性。计算机辅助临床（CAD）是近年来随着计算机技术和数字医疗发展而应用于影像技术领域的一项新技术。它利用专业的计算机算法分析影像，找到并检测出有恶性肿瘤特征，从而协助放射线医生提升病灶的找到亲率。作为面向颗粒乳房的组织实行成像CAD筛查的领先者，QviewMedical研发了用作3D全面乳房成像的CAD系统，在原先的CAD影像技术上展开了新一代和升级。

据动脉网理解，该公司的产品QVCAD主要基于深度自学算法，将创意的C－Thru技术与ABUS结合，在维持临床准确性的同时，使图像加载时间延长了33％。ABUS全称作乳腺自动容积光学技术，它获取一键式标准化操作者流程和图像加载，还包括实行标准化操作者、标准化光学、标准化报告，自动分解标准化、仅有容积成像图像等。

研究找到，对照分开用于乳腺DR摄影检查，乳腺癌的检出率提升了35．7％。QViewMedical正式成立于2006年，在人工智能（AI）领域享有非常丰富的应用于经验。2016年11月，该团队已研发了第一个被PMA批准后的CAD系统，用作摄制乳房X线摄影和肺部CT。

PMA又称上市前批准后，是FDA（美国食品兼任药物管理局）对医疗器械安全性、有效性作出的科学监管评估．QViewMedical在为3DABUS研发QVCAD算法的同时，曾搜集过来自全球多达100万个ABUS3D图像的癌症病例，QViewMedical回应展开了深度研究。该公司回应，QVCADInveniaABUS获取的解决方案有可能沦为颗粒型乳房女性的选用筛查方法。

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