論文の概要: A novel multi-view deep learning approach for BI-RADS and density assessment of mammograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04490v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 10:59:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-11 02:14:09.114791
• Title: A novel multi-view deep learning approach for BI-RADS and density assessment of mammograms
• Title（参考訳）: BI-RADSのための新しい多視点深層学習手法とマンモグラムの密度評価
• Authors: Huyen T. X. Nguyen, Sam B. Tran, Dung B. Nguyen, Hieu H. Pham, Ha Q. Nguyen
• Abstract要約: BI-RADSのための新しい多視点DL手法とマンモグラムの密度評価を提案する。 提案手法はまず,各ビューで特徴抽出を行うディープ畳み込みネットワークを分離して展開する。 抽出した特徴を積み重ねてLight Gradient Boosting Machine (LightGBM) に入力し、BI-RADSと密度スコアを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5039813366558306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advanced deep learning (DL) algorithms may predict the patient's risk of developing breast cancer based on the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) and density standards. Recent studies have suggested that the combination of multi-view analysis improved the overall breast exam classification. In this paper, we propose a novel multi-view DL approach for BI-RADS and density assessment of mammograms. The proposed approach first deploys deep convolutional networks for feature extraction on each view separately. The extracted features are then stacked and fed into a Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) classifier to predict BI-RADS and density scores. We conduct extensive experiments on both the internal mammography dataset and the public dataset Digital Database for Screening Mammography (DDSM). The experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms the single-view classification approach on two benchmark datasets by huge margins (5% on the internal dataset and 10% on the DDSM dataset). These results highlight the vital role of combining multi-view information to improve the performance of breast cancer risk prediction.
• Abstract（参考訳）: 高度なディープラーニング(DL)アルゴリズムは、乳房画像報告・データシステム(BI-RADS)と密度基準に基づいて、患者が乳がんを発症するリスクを予測する。 近年の研究では、マルチビュー分析の組み合わせにより、全乳検診分類が改善されていることが示唆されている。 本稿では,BI-RADSのための新しい多視点DL手法とマンモグラムの密度評価を提案する。 提案手法はまず,各ビューで特徴抽出を行うディープ畳み込みネットワークを分離して展開する。 抽出した特徴を積み重ねてLight Gradient Boosting Machine(LightGBM)分類器に入力し、BI-RADSと密度スコアを予測する。 我々は内部マンモグラフィーデータセットと公開データセットDigital Database for Screening Mammography (DDSM)の両方について広範な実験を行った。 実験の結果,提案手法は2つのベンチマークデータセットの単一ビュー分類手法よりも大きなマージン(内部データセットでは5%,DDSMデータセットでは10%)で優れていることが示された。 これらの結果は,乳がんリスク予測の性能向上に多視点情報を組み合わせることの重要性を強調した。

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