論文の概要: 2D Convolutional Neural Networks for 3D Digital Breast Tomosynthesis Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12314v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 18:32:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 09:32:57.709094
• Title: 2D Convolutional Neural Networks for 3D Digital Breast Tomosynthesis Classification
• Title（参考訳）: 3次元ディジタル乳房結合分類のための2次元畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Yu Zhang, Xiaoqin Wang, Hunter Blanton, Gongbo Liang, Xin Xing, and Nathan Jacobs
• Abstract要約: 分類のための自動手法を開発する際の主な課題は、スライス数の可変処理とスライス・ツー・スライスの変更の維持である。 本稿では,両課題を同時に克服する,新しい2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 提案手法は,スライス数にかかわらず全ボリュームで動作するため,特徴抽出に2次元CNNを事前学習することが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.245580301060418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated methods for breast cancer detection have focused on 2D mammography and have largely ignored 3D digital breast tomosynthesis (DBT), which is frequently used in clinical practice. The two key challenges in developing automated methods for DBT classification are handling the variable number of slices and retaining slice-to-slice changes. We propose a novel deep 2D convolutional neural network (CNN) architecture for DBT classification that simultaneously overcomes both challenges. Our approach operates on the full volume, regardless of the number of slices, and allows the use of pre-trained 2D CNNs for feature extraction, which is important given the limited amount of annotated training data. In an extensive evaluation on a real-world clinical dataset, our approach achieves 0.854 auROC, which is 28.80% higher than approaches based on 3D CNNs. We also find that these improvements are stable across a range of model configurations.
• Abstract（参考訳）: 乳がん検診の自動化手法は2Dマンモグラフィーに焦点をあてており、臨床で頻繁に用いられる3Dデジタル乳腺合成(DBT)は無視されている。 dbt分類の自動化手法を開発する上での2つの重要な課題は、スライス数の可変処理とスライスからスライスへの変更の保持である。 両課題を同時に克服するDBT分類のための,新しい2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 提案手法は,スライス数に関わらず全ボリュームで動作するため,注釈付きトレーニングデータが少ないため,事前学習した2D CNNを特徴抽出に利用することができる。 実世界の臨床データセットに対する広範な評価では,3次元CNNに基づくアプローチよりも28.80%高い0.854 auROCを達成した。 また、これらの改善はさまざまなモデル構成で安定しています。

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