論文の概要: Learning from Suspected Target: Bootstrapping Performance for Breast
Cancer Detection in Mammography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01109v1
- Date: Sun, 1 Mar 2020 09:04:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 13:13:46.788548
- Title: Learning from Suspected Target: Bootstrapping Performance for Breast
Cancer Detection in Mammography
- Title(参考訳): 被疑者から学ぶ : マンモグラフィにおける乳癌検出のためのブートストラップ性能
- Authors: Li Xiao, Cheng Zhu, Junjun Liu, Chunlong Luo, Peifang Liu, Yi Zhao
- Abstract要約: 対象領域の選択と訓練を行う新しいサンプリング手順とともに,新しいトップ可能性損失を導入する。
まず,提案手法をプライベートな高密度マンモグラフィーデータセット上で検証する。
以上の結果から,本手法は偽陽性率を大幅に低減し,質量型癌検出では0.25倍の特異性を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.323318523772466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning object detection algorithm has been widely used in medical
image analysis. Currently all the object detection tasks are based on the data
annotated with object classes and their bounding boxes. On the other hand,
medical images such as mammography usually contain normal regions or objects
that are similar to the lesion region, and may be misclassified in the testing
stage if they are not taken care of. In this paper, we address such problem by
introducing a novel top likelihood loss together with a new sampling procedure
to select and train the suspected target regions, as well as proposing a
similarity loss to further identify suspected targets from targets. Mean
average precision (mAP) according to the predicted targets and specificity,
sensitivity, accuracy, AUC values according to classification of patients are
adopted for performance comparisons. We firstly test our proposed method on a
private dense mammogram dataset. Results show that our proposed method greatly
reduce the false positive rate and the specificity is increased by 0.25 on
detecting mass type cancer. It is worth mention that dense breast typically has
a higher risk for developing breast cancers and also are harder for cancer
detection in diagnosis, and our method outperforms a reported result from
performance of radiologists. Our method is also validated on the public Digital
Database for Screening Mammography (DDSM) dataset, brings significant
improvement on mass type cancer detection and outperforms the most
state-of-the-art work.
- Abstract(参考訳): 深層学習物体検出アルゴリズムは医用画像解析に広く用いられている。
現在、すべてのオブジェクト検出タスクは、オブジェクトクラスとそのバウンディングボックスでアノテートされたデータに基づいている。
一方、マンモグラフィーなどの医療画像は、通常、病変領域に類似した正常な領域や物体を含んでおり、治療を受けない場合、検査段階において誤分類されることがある。
本稿では, ターゲット領域の選択と訓練を行う新しいサンプリング手法とともに, ターゲットから被疑対象をさらに識別するために類似度損失を提案することで, 新たなトップラチュエーション損失を導入することで, この問題に対処した。
患者分類による平均平均精度 (mAP) を, 予測目標, 特異度, 感度, 精度, AUC値を用いて評価した。
まず,提案手法を民間の密集マンモグラムデータセットでテストした。
以上の結果から,本手法は偽陽性率を大幅に低減し,質量型癌検出では0.25倍の特異性を示した。
乳腺の濃厚化は乳がんの発症リスクが高く, 診断における癌検出が困難であり, 放射線科医の成績で報告された結果よりも優れていた。
本手法は, DDSM(Digital Database for Screening Mammography)データセット上でも検証され, 質量型癌検出の大幅な改善と, 最先端の成果に優れる。
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