Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Medical Pre-Diagnosis System for Histopathological Image of Breast Cancer

論文の概要: A Medical Pre-Diagnosis System for Histopathological Image of Breast Cancer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07878v1
Date: Thu, 16 Sep 2021 11:16:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-17 13:57:40.725417
Title: A Medical Pre-Diagnosis System for Histopathological Image of Breast Cancer
Title（参考訳）: 乳癌の病理組織像における術前診断システム
Authors: Shiyu Fan, Runhai Xu, Zhaohang Yan
Abstract要約: 本稿では,乳がんの病理画像認識と自動コミュニケーションを実現するインテリジェント医療診断システムを構築した。提案モデルにより, 画像認識の精度向上が図られ, 乳がんの自動診断に成功し, 効率が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper constructs a novel intelligent medical diagnosis system, which can realize automatic communication and breast cancer pathological image recognition. This system contains two main parts, including a pre-training chatbot called M-Chatbot and an improved neural network model of EfficientNetV2-S named EfficientNetV2-SA, in which the activation function in top layers is replaced by ACON-C. Using information retrieval mechanism, M-Chatbot instructs patients to send breast pathological image to EfficientNetV2-SA network, and then the classifier trained by transfer learning will return the diagnosis results. We verify the performance of our chatbot and classification on the extrinsic metrics and BreaKHis dataset, respectively. The task completion rate of M-Chatbot reached 63.33\%. For the BreaKHis dataset, the highest accuracy of EfficientNetV2-SA network have achieved 84.71\%. All these experimental results illustrate that the proposed model can improve the accuracy performance of image recognition and our new intelligent medical diagnosis system is successful and efficient in providing automatic diagnosis of breast cancer.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 自動コミュニケーションと乳がんの病理画像認識を実現する新しい知的医療診断システムを構築した。このシステムには、m-chatbotと呼ばれる事前学習されたチャットボットと、上位レイヤのアクティベーション機能をacon-cに置き換えた efficientnetv2-s のニューラルネットモデルが含まれる。情報検索機構を用いて、M-Chatbotは患者に乳房の病理像をEfficientNetV2-SAネットワークに送信するように指示し、転送学習によって訓練された分類器は診断結果を返す。当社のチャットボットの性能と,extrinsic metricsとbreakhis datasetの分類をそれぞれ検証した。 M-Chatbotのタスク完了率は63.33\%に達した。 BreaKHisデータセットでは、EfficientNetV2-SAネットワークの最高精度は84.71\%に達した。これらの実験結果から,本モデルにより画像認識の精度が向上し,新しい知能診断システムが乳がんの自動診断に成功し,効果的であることが示唆された。

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