論文の概要: Use of Transfer Learning and Wavelet Transform for Breast Cancer Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03602v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 11:08:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 03:46:23.270669
• Title: Use of Transfer Learning and Wavelet Transform for Breast Cancer Detection
• Title（参考訳）: 乳癌検診におけるトランスファーラーニングとウェーブレット変換の利用
• Authors: Ahmed Rasheed, Muhammad Shahzad Younis, Junaid Qadir and Muhammad Bilal
• Abstract要約: 深層学習はマンモグラフィーで得られた画像中の癌塊の検出に広く用いられている。 画像スキャンにおける重要な特徴を高めるために,セグメンテーションとウェーブレット変換を導入する。 提案システムは,セグメンテーションとウェーブレット変換の組み合わせを用いて,がん検出のスクリーニング段階における放射線科医を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.14950556643824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Breast cancer is one of the most common cause of deaths among women. Mammography is a widely used imaging modality that can be used for cancer detection in its early stages. Deep learning is widely used for the detection of cancerous masses in the images obtained via mammography. The need to improve accuracy remains constant due to the sensitive nature of the datasets so we introduce segmentation and wavelet transform to enhance the important features in the image scans. Our proposed system aids the radiologist in the screening phase of cancer detection by using a combination of segmentation and wavelet transforms as pre-processing augmentation that leads to transfer learning in neural networks. The proposed system with these pre-processing techniques significantly increases the accuracy of detection on Mini-MIAS.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは女性の間で最も一般的な死因の1つである。 マンモグラフィーは、がんの早期発見に使用できる画像モダリティとして広く用いられている。 深層学習はマンモグラフィーで得られた画像中の癌塊の検出に広く用いられている。 データセットの感度特性により精度を向上させる必要性は一定であり、画像スキャンにおける重要な特徴を高めるためにセグメンテーションとウェーブレット変換を導入する。 提案システムは, がん検出のスクリーニング段階において, セグメンテーションとウェーブレット変換の組み合わせを前処理の強化として用い, ニューラルネットワークの伝達学習に寄与する。 これらの前処理技術により,Mini-MIASにおける検出精度を大幅に向上させる。

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