論文の概要: Persistent Homology for Breast Tumor Classification using Mammogram Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02295v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 02:03:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-10 20:46:36.022066
• Title: Persistent Homology for Breast Tumor Classification using Mammogram Scans
• Title（参考訳）: 乳腺腫瘍分類におけるマンモグラムを用いた持続的ホモロジー
• Authors: Aras Asaad, Dashti Ali, Taban Majeed, Rasber Rashid
• Abstract要約: 本研究では,ランドマーク選択法に基づく1つの画像の複数のPD表現を構築する。 パーシステンス・ランドスケープ, 永続画像, パーシステンス・ビンニング (Betti Curve) と統計を用いたPDベクター化を行った。 2つの乳腺異常検出データセットを用いたランドマークベースPHの有効性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An Important tool in the field topological data analysis is known as persistent Homology (PH) which is used to encode abstract representation of the homology of data at different resolutions in the form of persistence diagram (PD). In this work we build more than one PD representation of a single image based on a landmark selection method, known as local binary patterns, that encode different types of local textures from images. We employed different PD vectorizations using persistence landscapes, persistence images, persistence binning (Betti Curve) and statistics. We tested the effectiveness of proposed landmark based PH on two publicly available breast abnormality detection datasets using mammogram scans. Sensitivity of landmark based PH obtained is over 90% in both datasets for the detection of abnormal breast scans. Finally, experimental results give new insights on using different types of PD vectorizations which help in utilising PH in conjunction with machine learning classifiers.
• Abstract（参考訳）: フィールドトポロジカルデータ解析における重要なツールは永続ホモロジー (ph) と呼ばれ、永続性ダイアグラム (pd) という形で異なる解像度でデータのホモロジーの抽象表現を符号化するために用いられる。 本研究では,局所2値パターンとして知られるランドマーク選択法に基づいて,画像から異なる種類の局所テクスチャを符号化する単一の画像のpd表現を複数構築する。 我々は、パーシステンスランドスケープ、パーシステンスイメージ、パーシステンスバイナリ(ベティ曲線)、統計を用いて異なるpdベクトル化を採用した。 マンモグラフィースキャンによる乳房異常検出データセットを2つ公開し, 本法の有効性を検証した。 ランドマークベースphの感度は, 乳房異常スキャン検出のための両データセットの90%以上である。 最後に、実験の結果、異なるタイプのpdベクトル化の使用に関する新たな知見が得られ、機械学習の分類器と連携してphを活用するのに役立つ。

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