論文の概要: Joint 2D-3D Breast Cancer Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12392v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 19:08:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 09:32:42.556954
• Title: Joint 2D-3D Breast Cancer Classification
• Title（参考訳）: 共同2D-3D乳癌分類
• Authors: Gongbo Liang, Xiaoqin Wang, Yu Zhang, Xin Xing, Hunter Blanton, Tawfiq Salem, Nathan Jacobs
• Abstract要約: デジタルマンモグラフィー(Digital Mammograms、DMまたは2Dマンモグラフィー)とデジタル乳房トモシンセシス(DBTまたは3Dマンモグラフィー)は、乳がんの診断・診断に使用される2種類のマンモグラフィー画像である。 乳がん分類のための新しい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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.031221319016353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Breast cancer is the malignant tumor that causes the highest number of cancer deaths in females. Digital mammograms (DM or 2D mammogram) and digital breast tomosynthesis (DBT or 3D mammogram) are the two types of mammography imagery that are used in clinical practice for breast cancer detection and diagnosis. Radiologists usually read both imaging modalities in combination; however, existing computer-aided diagnosis tools are designed using only one imaging modality. Inspired by clinical practice, we propose an innovative convolutional neural network (CNN) architecture for breast cancer classification, which uses both 2D and 3D mammograms, simultaneously. Our experiment shows that the proposed method significantly improves the performance of breast cancer classification. By assembling three CNN classifiers, the proposed model achieves 0.97 AUC, which is 34.72% higher than the methods using only one imaging modality.
• Abstract（参考訳）: 乳癌は、女性の癌死亡率が最も高い悪性腫瘍である。 デジタルマンモグラフィ(digital mammogram、dmまたは2d mammogram)とデジタルマンモグラフィ(digital breast tomo synthesis、dbtまたは3d mammogram)は、乳がんの診断と診断のために臨床で用いられる2種類のマンモグラフィ画像である。 放射線技師は通常、両方の画像モダリティを組み合わせて読むが、既存のコンピュータ支援診断ツールは1つの画像モダリティのみを用いて設計されている。 そこで本研究では, 2次元および3次元のマンモグラムを同時に用いる, 乳がん分類のための革新的な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。 提案法が乳癌の分類精度を大幅に向上させることを示す。 3つのcnn分類器を組み立てることで、提案したモデルは 0.97 auc を達成し、これは1つのイメージングモダリティのみを使用する方法よりも34.72%高い。

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