論文の概要: EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of breast cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04795v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 05:24:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-15 00:02:52.632998
• Title: EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of breast cancer
• Title（参考訳）: EMT-NET: 乳がんのコンピュータ診断に有効なマルチタスクネットワーク
• Authors: Jiaqiao Shi, Aleksandar Vakanski, Min Xian, Jianrui Ding, Chunping Ning
• Abstract要約: 乳腺腫瘍の分類と分別を同時に行うための,効率的で軽量な学習アーキテクチャを提案する。 腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,腫瘍領域に着目したバックボーンネットワークで表現を学習する。 腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based computer-aided diagnosis has achieved unprecedented performance in breast cancer detection. However, most approaches are computationally intensive, which impedes their broader dissemination in real-world applications. In this work, we propose an efficient and light-weighted multitask learning architecture to classify and segment breast tumors simultaneously. We incorporate a segmentation task into a tumor classification network, which makes the backbone network learn representations focused on tumor regions. Moreover, we propose a new numerically stable loss function that easily controls the balance between the sensitivity and specificity of cancer detection. The proposed approach is evaluated using a breast ultrasound dataset with 1,511 images. The accuracy, sensitivity, and specificity of tumor classification is 88.6%, 94.1%, and 85.3%, respectively. We validate the model using a virtual mobile device, and the average inference time is 0.35 seconds per image.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくコンピュータ支援診断は、乳がん検出において前例のない性能を達成した。 しかし、ほとんどのアプローチは計算集約的であり、現実世界のアプリケーションで広く普及することを妨げている。 本研究では,乳腺腫瘍を同時に分類・分別するための,効率的かつ軽量なマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。 腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,バックボーンネットワークが腫瘍領域に焦点をあてた表現を学習する。 さらに,癌検出の感度と特異性とのバランスを容易に制御できる新しい数値安定損失関数を提案する。 提案手法は1,511画像の乳房超音波データセットを用いて評価する。 腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。 仮想モバイルデバイスを用いてモデルを検証し,画像あたりの平均推定時間は0.35秒である。

関連論文リスト

• Multi-Attention Integrated Deep Learning Frameworks for Enhanced Breast Cancer Segmentation and Identification [0.0]
  超音波画像を用いた乳腺腫瘍の正確な診断・分類は医学的課題である。 本研究は,乳がん腫瘍の超音波画像からの分類と分類を目的とした多目的ディープラーニング(DL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T06:40:26Z)
• Boosting Medical Image-based Cancer Detection via Text-guided Supervision from Reports [68.39938936308023]
  本研究では, 高精度ながん検出を実現するための新しいテキスト誘導学習法を提案する。 本手法は,大規模プレトレーニングVLMによる臨床知識の活用により,一般化能力の向上が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T07:03:38Z)
• Lumbar Spine Tumor Segmentation and Localization in T2 MRI Images Using AI [2.9746083684997418]
  本研究は, 脊椎腫瘍の領域分割と局所化をAIアプローチで自動化することを目的とした, 新たなデータ拡張手法を提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャは、腫瘍の分類に用いられている。3次元の椎骨分割とラベル付け技術は、腰椎の腫瘍の正確な位置を特定するのに役立つ。 その結果, 腫瘍分節の99%の精度, 腫瘍分類の98%の精度, 腫瘍局在の99%の精度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T05:55:50Z)
• Convolutional neural network classification of cancer cytopathology images: taking breast cancer as an example [40.3927727959038]
  本稿では,画像の高速分類に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる手法を提案する。 病理像を良性群と悪性群に迅速かつ自動分類することができる。 本手法は乳がんの病理像の分類における精度を効果的に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T07:08:05Z)
• A lightweight deep learning pipeline with DRDA-Net and MobileNet for breast cancer classification [4.371891660358126]
  本稿では,乳がん分類の改善のための新しい深層学習手法を提案する。 本手法はShuffleNetの効率的なアーキテクチャにインスパイアされたResidual Dual-Shuffle Attention Network (DRDA-Net)に基づく。 MobileNetは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、限られたリソースを持つデバイスでも高速な実行を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T08:09:48Z)
• Convolutional neural network based on transfer learning for breast cancer screening [0.0]
  本稿では, 超音波画像から乳がんを正確に同定するために, 深部畳み込みニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを提案する。 537 Benign, 360 malignant, 133 normal image の胸部超音波データセットを用いていくつかの実験を行った。 k-foldクロスバリデーションとバッグアンサンブルを用いて、99.5%の精度と99.6%の感度を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T02:27:12Z)
• Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based Sparse PCA Network [93.22587316229954]
  ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。 我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T19:28:36Z)
• Wide & Deep neural network model for patch aggregation in CNN-based prostate cancer detection systems [51.19354417900591]
  前立腺癌(PCa)は、2020年に約141万件の新規感染者と約37万5000人の死者を出した男性の死因の1つである。 自動診断を行うには、まず前立腺組織サンプルをギガピクセル分解能全スライド画像にデジタイズする。 パッチと呼ばれる小さなサブイメージが抽出され、予測され、パッチレベルの分類が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T18:13:58Z)
• An interpretable classifier for high-resolution breast cancer screening images utilizing weakly supervised localization [45.00998416720726]
  医用画像の特徴に対処する枠組みを提案する。 このモデルはまず、画像全体の低容量だがメモリ効率のよいネットワークを使用して、最も情報性の高い領域を識別する。 次に、選択したリージョンから詳細を収集するために、別の高容量ネットワークを適用します。 最後に、グローバルおよびローカル情報を集約して最終的な予測を行うフュージョンモジュールを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T15:28:42Z)
• Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation [68.8204255655161]
  本研究では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T22:25:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。