論文の概要: COIN: Contrastive Identifier Network for Breast Mass Diagnosis in Mammography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14690v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 10:02:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-18 20:44:08.737155
• Title: COIN: Contrastive Identifier Network for Breast Mass Diagnosis in Mammography
• Title（参考訳）: マンモグラフィにおける乳房腫瘤診断のための造影診断ネットワーク
• Authors: Heyi Li, Dongdong Chen, William H. Nailon, Mike E. Davies, and David Laurenson
• Abstract要約: マンモグラフィーにおけるコンピュータ支援乳がん診断は, マンモグラフィーデータの不足とデータ絡み合いから生じる課題である。 本論文では,対比拡大とマニホールドに基づく対比学習を統合した深層学習フレームワークであるContrastive Identifier Network(textscCOIN)を提案する。 COINは、乳がん診断問題を解決するための最新の関連アルゴリズムをかなりのマージンで上回り、93.4%の精度と95.0%のAUCスコアを達成しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.603205672169608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer-aided breast cancer diagnosis in mammography is a challenging problem, stemming from mammographical data scarcity and data entanglement. In particular, data scarcity is attributed to the privacy and expensive annotation. And data entanglement is due to the high similarity between benign and malignant masses, of which manifolds reside in lower dimensional space with very small margin. To address these two challenges, we propose a deep learning framework, named Contrastive Identifier Network (\textsc{COIN}), which integrates adversarial augmentation and manifold-based contrastive learning. Firstly, we employ adversarial learning to create both on- and off-distribution mass contained ROIs. After that, we propose a novel contrastive loss with a built Signed graph. Finally, the neural network is optimized in a contrastive learning manner, with the purpose of improving the deep model's discriminativity on the extended dataset. In particular, by employing COIN, data samples from the same category are pulled close whereas those with different labels are pushed further in the deep latent space. Moreover, COIN outperforms the state-of-the-art related algorithms for solving breast cancer diagnosis problem by a considerable margin, achieving 93.4\% accuracy and 95.0\% AUC score. The code will release on ***.
• Abstract（参考訳）: マンモグラフィーにおけるコンピュータ支援乳がん診断は, マンモグラフィーデータの不足とデータ絡み合いから生じる課題である。 特にデータの不足は、プライバシと高価なアノテーションによるものだ。 そして、データの絡み合いは良性塊と悪性塊の間の高い類似性によるもので、その内の多様体は非常に小さいマージンの低次元空間に存在する。 これら2つの課題に対処するために,逆数拡大と多様体に基づくコントラスト学習を統合したContrastive Identifier Network (\textsc{COIN}) というディープラーニングフレームワークを提案する。 まず、対人学習を用いて、ROIを含むオン・オフ・ディストリビューション・マスを創出する。 その後,サイン付きグラフを組み込んだ新しいコントラスト損失を提案する。 最後に、ニューラルネットワークは、拡張データセットにおける深層モデルの識別性を改善する目的で、対照的な学習方法で最適化される。 特に、COINを用いることで、同一カテゴリのデータサンプルを近づき、異なるラベルを持つデータはより深い潜伏空間でプッシュされる。 さらに、COINは、乳癌の診断問題を解決するための最先端のアルゴリズムをかなりのマージンで上回り、93.4\%の精度と95.0\%のAUCスコアを達成している。 コードは***でリリースされる。

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