論文の概要: Mammograms Classification: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03618v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 19:22:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 14:19:22.344372
• Title: Mammograms Classification: A Review
• Title（参考訳）: マンモグラム分類:概観
• Authors: Marawan Elbatel
• Abstract要約: マンモグラム画像はコンピュータ支援診断システムの開発に利用されてきた。 研究者たちは、人工知能が病気の早期発見に利用できることを証明した。
• 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: An advanced reliable low-cost form of screening method, Digital mammography has been used as an effective imaging method for breast cancer detection. With an increased focus on technologies to aid healthcare, Mammogram images have been utilized in developing computer-aided diagnosis systems that will potentially help in clinical diagnosis. Researchers have proved that artificial intelligence with its emerging technologies can be used in the early detection of the disease and improve radiologists' performance in assessing breast cancer. In this paper, we review the methods developed for mammogram mass classification in two categories. The first one is classifying manually provided cropped region of interests (ROI) as either malignant or benign, and the second one is the classification of automatically segmented ROIs as either malignant or benign. We also provide an overview of datasets and evaluation metrics used in the classification task. Finally, we compare and discuss the deep learning approach to classical image processing and learning approach in this domain.
• Abstract（参考訳）: 乳がん検診に有効な画像診断法として,高信頼性低コスト検診法Digital Mammographyが用いられている。 医療支援技術への注目が高まり、マンモグラム画像は臨床診断に役立つ可能性のあるコンピュータ支援診断システムの開発に利用されてきた。 研究者たちは、この病気の早期発見や、乳癌の評価における放射線技師のパフォーマンス向上に人工知能が利用できることを証明している。 本稿では,マンモグラムの質量分類法を2つのカテゴリに分けて検討する。 1つ目は、手作業で提供された利害関係(ROI)を悪性または良性のいずれかに分類し、もう1つは自動的に分類されたROIを悪性または良性のいずれかに分類する。 また,分類タスクで使用されるデータセットと評価指標についても概説する。 最後に、この領域における古典的画像処理および学習アプローチとディープラーニングアプローチを比較し、議論する。

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