論文の概要: A Novel Transparency Strategy-based Data Augmentation Approach for BI-RADS Classification of Mammograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10609v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 23:32:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 18:59:23.699942
• Title: A Novel Transparency Strategy-based Data Augmentation Approach for BI-RADS Classification of Mammograms
• Title（参考訳）: 新しい透明性戦略に基づくマンモグラムのBI-RADS分類法
• Authors: Sam B. Tran, Huyen T. X. Nguyen, Chi Phan, Hieu H. Pham, Ha Q. Nguyen
• Abstract要約: マンモグラム分類器の乳房画像報告・データシステム(BI-RADS)スコアを向上するための新しい透明性戦略を提案する。 実験の結果,提案手法はマンモグラム分類性能を著しく向上し,CutMixと呼ばれる最先端データ拡張技術を上回ることがわかった。 本研究は、BI-RADS分類における他の拡張戦略よりも透明性の手法の方が効果的であり、他のコンピュータビジョンタスクにも広く適用可能であることも強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33598755777055367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image augmentation techniques have been widely investigated to improve the performance of deep learning (DL) algorithms on mammography classification tasks. Recent methods have proved the efficiency of image augmentation on data deficiency or data imbalance issues. In this paper, we propose a novel transparency strategy to boost the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) scores of mammogram classifiers. The proposed approach utilizes the Region of Interest (ROI) information to generate more high-risk training examples for breast cancer (BI-RADS 3, 4, 5) from original images. Our extensive experiments on three different datasets show that the proposed approach significantly improves the mammogram classification performance and surpasses a state-of-the-art data augmentation technique called CutMix. This study also highlights that our transparency method is more effective than other augmentation strategies for BI-RADS classification and can be widely applied to other computer vision tasks.
• Abstract（参考訳）: マンモグラフィ分類タスクにおける深層学習(DL)アルゴリズムの性能向上のために,画像拡張技術が広く研究されている。 近年,データ不足やデータ不均衡問題に対する画像強調の有効性が実証されている。 本稿では,マンモグラム分類器の乳房画像報告・データシステム(BI-RADS)スコアを向上するための新しい透明性戦略を提案する。 提案手法では,関心領域(roi)情報を用いて,乳癌(bi-rads 3, 4, 5)の高リスクトレーニング例を原画像から生成する。 3つの異なるデータセットに関する広範な実験により,提案手法はマンモグラム分類性能を大幅に向上させ,最先端のデータ拡張技術であるcutmixを上回った。 本研究は,bi-rads分類における他の拡張戦略よりも透明性の高い手法であり,他のコンピュータビジョンタスクにも広く適用可能であることを強調する。

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