論文の概要: Deep Learning Based Computer-Aided Systems for Breast Cancer Imaging : A Critical Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00961v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 18:41:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 00:29:26.069826
• Title: Deep Learning Based Computer-Aided Systems for Breast Cancer Imaging : A Critical Review
• Title（参考訳）: 深層学習による乳癌画像診断支援システム : 批判的レビュー
• Authors: Yuliana Jim\'enez-Gaona, Mar\'ia Jos\'e Rodr\'iguez-\'Alvarez and Vasudevan Lakshminarayanan
• Abstract要約: このレビューは、過去10年間に出版された文献(2010年1月、2020年1月)に基づいている。 分類過程における主な知見は,新しいDL-CAD法が乳癌に対する有用かつ効果的なスクリーニングツールであることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides a critical review of the literature on deep learning applications in breast tumor diagnosis using ultrasound and mammography images. It also summarizes recent advances in computer-aided diagnosis (CAD) systems, which make use of new deep learning methods to automatically recognize images and improve the accuracy of diagnosis made by radiologists. This review is based upon published literature in the past decade (January 2010 January 2020). The main findings in the classification process reveal that new DL-CAD methods are useful and effective screening tools for breast cancer, thus reducing the need for manual feature extraction. The breast tumor research community can utilize this survey as a basis for their current and future studies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超音波およびマンモグラフィー画像を用いた乳癌診断における深層学習の応用に関する文献的考察を行う。 また,画像を自動的に認識し,放射線技師による診断精度を向上させるための新しい深層学習手法を応用したコンピュータ支援診断システム(CAD)の最近の進歩を要約した。 このレビューは、過去10年間の出版文献(2010年1月)に基づいている。 分類過程における主な知見は,新しいDL-CAD法が乳癌のスクリーニングツールとして有用であり,手動による特徴抽出の必要性が軽減されたことである。 乳腺腫瘍研究コミュニティは、この調査を現在および将来の研究の基礎として活用することができる。

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