Fugu-MT 論文翻訳(概要): BCNet: A Deep Convolutional Neural Network for Breast Cancer Grading

論文の概要: BCNet: A Deep Convolutional Neural Network for Breast Cancer Grading

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05037v1
Date: Sun, 11 Jul 2021 12:55:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-14 03:29:54.664390
Title: BCNet: A Deep Convolutional Neural Network for Breast Cancer Grading
Title（参考訳）: BCNet:乳がんグレーディングのための深層畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Pouya Hallaj Zavareh, Atefeh Safayari, Hamidreza Bolhasani
Abstract要約: 近年、深層学習は科学の様々な分野、特に医学で広く採用されている。乳がん検出問題では、異なるデータセット上で様々なディープラーニング技術が開発され、精度が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Breast cancer has become one of the most prevalent cancers by which people all over the world are affected and is posed serious threats to human beings, in a particular woman. In order to provide effective treatment or prevention of this cancer, disease diagnosis in the early stages would be of high importance. There have been various methods to detect this disorder in which using images have to play a dominant role. Deep learning has been recently adopted widely in different areas of science, especially medicine. In breast cancer detection problems, some diverse deep learning techniques have been developed on different datasets and resulted in good accuracy. In this article, we aimed to present a deep neural network model to classify histopathological images from the Databiox image dataset as the first application on this image database. Our proposed model named BCNet has taken advantage of the transfer learning approach in which VGG16 is selected from available pertained models as a feature extractor. Furthermore, to address the problem of insufficient data, we employed the data augmentation technique to expand the input dataset. All implementations in this research, ranging from pre-processing actions to depicting the diagram of the model architecture, have been carried out using tf.keras API. As a consequence of the proposed model execution, the significant validation accuracy of 88% and evaluation accuracy of 72% obtained.
Abstract（参考訳）: 乳がんは、世界中の人々が影響を受ける最も一般的ながんの1つであり、特定の女性において、人間にとって深刻な脅威となっている。この癌を効果的に治療または予防するために、早期の疾患診断は非常に重要である。画像の使用が支配的な役割を果たさなければならないこの障害を検出する様々な方法がある。近年、深層学習は科学、特に医学において広く採用されている。乳癌検出問題では、さまざまなデータセット上でさまざまなディープラーニング技術が開発され、精度が向上した。本稿では,この画像データベース上の最初のアプリケーションとして,Databioxイメージデータセットから病理像を分類するディープニューラルネットワークモデルを提案する。提案モデルであるBCNetは,VGG16を特徴抽出器として利用可能なモデルから選択するトランスファー学習手法を利用した。さらに,データ不足の問題に対処するため,データ拡張手法を用いて入力データセットの拡張を行った。本研究のすべての実装は、前処理アクションからモデルアーキテクチャの図形まで、tf.keras APIを使用して実施されている。提案したモデル実行の結果,88%の有意な検証精度と72%の評価精度が得られた。

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