論文の概要: Weakly-supervised High-resolution Segmentation of Mammography Images for Breast Cancer Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07049v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 17:25:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:24:39.918957
• Title: Weakly-supervised High-resolution Segmentation of Mammography Images for Breast Cancer Diagnosis
• Title（参考訳）: 乳癌診断のための弱教師付き高分解能マンモグラフィ画像分割
• Authors: Kangning Liu, Yiqiu Shen, Nan Wu, Jakub Ch{\l}\k{e}dowski, Carlos Fernandez-Granda, Krzysztof J. Geras
• Abstract要約: がん診断において、入力画像の出力に責任のある領域を局在させることにより、解釈可能性を実現することができる。 本稿では,高解像度画像の弱教師付きセグメンテーションを実現するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 乳がん検診にマンモグラフィーを用いて適用し, 大規模臨床応用データセットで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.936019428281586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the last few years, deep learning classifiers have shown promising results in image-based medical diagnosis. However, interpreting the outputs of these models remains a challenge. In cancer diagnosis, interpretability can be achieved by localizing the region of the input image responsible for the output, i.e. the location of a lesion. Alternatively, segmentation or detection models can be trained with pixel-wise annotations indicating the locations of malignant lesions. Unfortunately, acquiring such labels is labor-intensive and requires medical expertise. To overcome this difficulty, weakly-supervised localization can be utilized. These methods allow neural network classifiers to output saliency maps highlighting the regions of the input most relevant to the classification task (e.g. malignant lesions in mammograms) using only image-level labels (e.g. whether the patient has cancer or not) during training. When applied to high-resolution images, existing methods produce low-resolution saliency maps. This is problematic in applications in which suspicious lesions are small in relation to the image size. In this work, we introduce a novel neural network architecture to perform weakly-supervised segmentation of high-resolution images. The proposed model selects regions of interest via coarse-level localization, and then performs fine-grained segmentation of those regions. We apply this model to breast cancer diagnosis with screening mammography, and validate it on a large clinically-realistic dataset. Measured by Dice similarity score, our approach outperforms existing methods by a large margin in terms of localization performance of benign and malignant lesions, relatively improving the performance by 39.6% and 20.0%, respectively. Code and the weights of some of the models are available at https://github.com/nyukat/GLAM
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習分類器は画像に基づく診断において有望な結果を示した。 しかし、これらのモデルの出力を解釈することは依然として困難である。 がん診断において、入力画像の領域、すなわち出力に責任を持つ領域を局在させることにより、解釈可能性を達成することができる。 病変の場所。 または、セグメンテーションまたは検出モデルは、悪性病変の位置を示すピクセルワイズアノテーションで訓練することができる。 残念ながら、そのようなラベルの取得は労働集約的であり、医療の専門知識を必要とする。 この困難を克服するために、弱教師付きローカライゼーションを利用することができる。 これらの手法により、ニューラルネットワーク分類器は、分類タスクに最も関係のある入力の領域(例えば、)をハイライトした有能マップを出力することができる。 マンモグラムの悪性病変) 画像レベルのラベル(例)のみを使用する。 訓練中、患者ががんを患っているかどうか。 高解像度画像に適用すると、既存の手法は低解像度の塩分マップを生成する。 これは画像サイズに関して不審な病変が小さいアプリケーションでは問題となる。 本研究では,高分解能画像の弱教師付きセグメンテーションを行うニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案モデルでは、粗いレベルの局所化により興味のある領域を選択し、その領域のきめ細かいセグメンテーションを行う。 このモデルを乳がん検診に応用し, 臨床的に現実的な大規模データセットで検証した。 Dice類似度スコアを用いて,良性病変および悪性病変の局所化性能において既存手法よりも高い成績を示し,それぞれ39.6%,20.0%の改善率を示した。 コードとモデルの重み付けはhttps://github.com/nyukat/GLAMで確認できる。

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