論文の概要: Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01034v1
• Date: Mon, 3 Feb 2020 22:25:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:58:23.867463
• Title: Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation
• Title（参考訳）: Stan:乳房超音波画像分割のための小型腫瘍認識ネットワーク
• Authors: Bryar Shareef, Min Xian, Aleksandar Vakanski
• Abstract要約: 本研究では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Breast tumor segmentation provides accurate tumor boundary, and serves as a key step toward further cancer quantification. Although deep learning-based approaches have been proposed and achieved promising results, existing approaches have difficulty in detecting small breast tumors. The capacity to detecting small tumors is particularly important in finding early stage cancers using computer-aided diagnosis (CAD) systems. In this paper, we propose a novel deep learning architecture called Small Tumor-Aware Network (STAN), to improve the performance of segmenting tumors with different size. The new architecture integrates both rich context information and high-resolution image features. We validate the proposed approach using seven quantitative metrics on two public breast ultrasound datasets. The proposed approach outperformed the state-of-the-art approaches in segmenting small breast tumors. Index
• Abstract（参考訳）: 乳腺腫瘍セグメンテーションは正確な腫瘍境界を提供し、がんのさらなる定量化に向けた重要なステップとなる。 深層学習に基づくアプローチが提案され、有望な成果を上げているが、既存のアプローチでは小さな乳腺腫瘍を検出するのが困難である。 コンピュータ支援診断システム(CAD)を用いた早期がんの発見には,小腫瘍の検出能力が特に重要である。 本稿では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 新しいアーキテクチャは、リッチコンテキスト情報と高解像度画像機能の両方を統合している。 2つの乳房超音波データセットを用いて,7つの定量的指標を用いて提案手法を検証した。 提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。 索引

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