論文の概要: Comparison of different CNNs for breast tumor classification from ultrasound images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14517v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 22:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 12:05:32.628002
• Title: Comparison of different CNNs for breast tumor classification from ultrasound images
• Title（参考訳）: 超音波画像による乳腺腫瘍分類のためのcnnの比較
• Authors: Jorge F. Lazo, Sara Moccia, Emanuele Frontoni and Elena De Momi
• Abstract要約: 超音波画像から良性腫瘍と悪性腫瘍を分類することは重要であるが困難な課題である。 乳腺腫瘍自動分類の課題として,様々な畳み込みニューラルネットワーク(cnns)と転送学習法を比較した。 最高の性能は、精度0.919とauc0.934のvgg-16の微調整によって得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.98780709853981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Breast cancer is one of the deadliest cancer worldwide. Timely detection could reduce mortality rates. In the clinical routine, classifying benign and malignant tumors from ultrasound (US) imaging is a crucial but challenging task. An automated method, which can deal with the variability of data is therefore needed. In this paper, we compared different Convolutional Neural Networks (CNNs) and transfer learning methods for the task of automated breast tumor classification. The architectures investigated in this study were VGG-16 and Inception V3. Two different training strategies were investigated: the first one was using pretrained models as feature extractors and the second one was to fine-tune the pre-trained models. A total of 947 images were used, 587 corresponded to US images of benign tumors and 360 with malignant tumors. 678 images were used for the training and validation process, while 269 images were used for testing the models. Accuracy and Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) were used as performance metrics. The best performance was obtained by fine tuning VGG-16, with an accuracy of 0.919 and an AUC of 0.934. The obtained results open the opportunity to further investigation with a view of improving cancer detection.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは世界で最も致命的ながんの1つである。 タイムリーな検出は死亡率を減少させる可能性がある。 臨床的ルーチンでは,超音波画像から良性腫瘍と悪性腫瘍を分類することは重要であるが困難な課題である。 したがって、データの変動に対処できる自動化手法が必要である。 本稿では,乳腺腫瘍の自動分類作業において,異なる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と伝達学習法を比較した。 本研究のアーキテクチャはVGG-16とInception V3である。 1つは事前訓練されたモデルを特徴抽出器として使用し、2つ目は事前訓練されたモデルを微調整することであった。 画像は合計947枚, 良性腫瘍は587枚, 悪性腫瘍は360枚であった。 678枚の画像がトレーニングと検証に使われ、269枚の画像がモデルの試験に使用された。 受信機動作特性曲線(AUC)の精度と面積を性能指標として用いた。 最高の性能は、精度0.919とauc0.934のvgg-16の微調整によって得られた。 得られた結果は、がん検出の改善の観点から、さらなる調査の機会を開く。

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