論文の概要: Task-driven Self-supervised Bi-channel Networks Learning for Diagnosis
of Breast Cancers with Mammography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06228v1
- Date: Fri, 15 Jan 2021 17:28:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-28 11:14:42.493525
- Title: Task-driven Self-supervised Bi-channel Networks Learning for Diagnosis
of Breast Cancers with Mammography
- Title（参考訳）: マンモグラフィによる乳癌診断のためのタスク駆動型自己教師付きバイチャネルネットワーク学習
- Authors: Ronglin Gong, Zhiyang Lu and Jun Shi
- Abstract要約: tsbnl(task-driven bi-channel network)フレームワークは,マンモグラムを限定した分類ネットワークの性能を向上させるために提案されている。
実験の結果,乳がんの診断には従来のsslアルゴリズムを上回っており,サンプルが限られていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.616305360490957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning can promote the mammography-based computer-aided diagnosis
(CAD) for breast cancers, but it generally suffers from the small size sample
problem. In this work, a task-driven self-supervised bi-channel networks
(TSBNL) framework is proposed to improve the performance of classification
network with limited mammograms. In particular, a new gray-scale image mapping
(GSIM) task for image restoration is designed as the pretext task to improve
discriminate feature representation with label information of mammograms. The
TSBNL then innovatively integrates this image restoration network and the
downstream classification network into a unified SSL framework, and transfers
the knowledge from the pretext network to the classification network with
improved diagnostic accuracy. The proposed algorithm is evaluated on a public
INbreast mammogram dataset. The experimental results indicate that it
outperforms the conventional SSL algorithms for diagnosis of breast cancers
with limited samples.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は乳がんに対するマンモグラフィーに基づくコンピュータ支援診断(CAD)を促進することができるが、一般的に小さなサンプル問題に悩まされる。
本稿では,マンモグラムを限定した分類ネットワークの性能向上のために,タスク駆動型自己教師付きバイチャネルネットワーク(tsbnl)フレームワークを提案する。
特に、画像復元のための新しいグレースケール画像マッピング(GSIM)タスクをプリテキストタスクとして設計し、マンモグラムのラベル情報による特徴表現の識別を改善する。
TSBNLは、この画像復元ネットワークと下流分類ネットワークを統一SSLフレームワークに統合し、診断精度を向上して、プリテキストネットワークから分類ネットワークに知識を転送する。
提案アルゴリズムはパブリックなInbreast Mammogramデータセットを用いて評価する。
実験の結果,乳がんの診断には従来のsslアルゴリズムを上回っており,サンプルが限られていた。
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