論文の概要: Act Like a Radiologist: Towards Reliable Multi-view Correspondence
Reasoning for Mammogram Mass Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10160v1
- Date: Fri, 21 May 2021 06:48:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 03:25:55.478406
- Title: Act Like a Radiologist: Towards Reliable Multi-view Correspondence
Reasoning for Mammogram Mass Detection
- Title（参考訳）: 放射線科医としての行為 : マンモグラムマス検出のための信頼性の高い多視点対応推論を目指して
- Authors: Yuhang Liu, Fandong Zhang, Chaoqi Chen, Siwen Wang, Yizhou Wang,
Yizhou Yu
- Abstract要約: マンモグラム質量検出のための解剖学的グラフ畳み込みネットワーク(AGN)を提案する。
AGNはマンモグラムの質量検出用に調整されており、既存の検出手法を多視点推論能力で実現している。
2つの標準ベンチマークの実験によると、AGNは最先端のパフォーマンスを大幅に上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.14070210387509
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mammogram mass detection is crucial for diagnosing and preventing the breast
cancers in clinical practice. The complementary effect of multi-view mammogram
images provides valuable information about the breast anatomical prior
structure and is of great significance in digital mammography interpretation.
However, unlike radiologists who can utilize the natural reasoning ability to
identify masses based on multiple mammographic views, how to endow the existing
object detection models with the capability of multi-view reasoning is vital
for decision-making in clinical diagnosis but remains the boundary to explore.
In this paper, we propose an Anatomy-aware Graph convolutional Network (AGN),
which is tailored for mammogram mass detection and endows existing detection
methods with multi-view reasoning ability. The proposed AGN consists of three
steps. Firstly, we introduce a Bipartite Graph convolutional Network (BGN) to
model the intrinsic geometric and semantic relations of ipsilateral views.
Secondly, considering that the visual asymmetry of bilateral views is widely
adopted in clinical practice to assist the diagnosis of breast lesions, we
propose an Inception Graph convolutional Network (IGN) to model the structural
similarities of bilateral views. Finally, based on the constructed graphs, the
multi-view information is propagated through nodes methodically, which equips
the features learned from the examined view with multi-view reasoning ability.
Experiments on two standard benchmarks reveal that AGN significantly exceeds
the state-of-the-art performance. Visualization results show that AGN provides
interpretable visual cues for clinical diagnosis.
- Abstract（参考訳）: マンモグラムの質量検出は乳癌の診断と予防に不可欠である。
多視点マンモグラフィ画像の補完効果は,乳腺解剖学的先行構造に関する貴重な情報を提供し,デジタルマンモグラフィの解釈において非常に重要である。
しかし、複数のマンモグラフィビューに基づいて質量を識別する自然推論能力を利用する放射線科医とは異なり、マルチビュー推論の能力を持つ既存の物体検出モデルをどのように付与するかは、臨床診断における意思決定には不可欠であるが、探索すべき境界である。
本稿では,マンモグラム質量検出用に調整された解剖学的アウェアグラフ畳み込みネットワーク (agn) を提案する。
提案されたAGNは3つのステップから構成される。
まず,両部グラフ畳み込みネットワーク(BGN)を導入し,内在的な幾何学的・意味的関係をモデル化する。
次に, 乳腺病変の診断補助として, 両側視の非対称性が臨床で広く採用されていることを考慮し, 両側視の構造的類似性をモデル化するインセプショングラフ畳み込みネットワーク (ign) を提案する。
最後に、構築したグラフに基づいて、マルチビュー情報をノードを通して手法的に伝播し、検査結果から得られた特徴をマルチビュー推論能力に装備する。
2つの標準ベンチマークの実験によると、AGNは最先端のパフォーマンスを大幅に上回っている。
AGNは臨床診断に解釈可能な視覚的手がかりを提供する。
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