論文の概要: Multi-View Hypercomplex Learning for Breast Cancer Screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05798v3
• Date: Mon, 4 Mar 2024 16:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 04:29:41.113676
• Title: Multi-View Hypercomplex Learning for Breast Cancer Screening
• Title（参考訳）: 乳がん検診における多視点ハイパーコンプレックス学習
• Authors: Eleonora Lopez, Eleonora Grassucci, Martina Valleriani, Danilo Comminiello
• Abstract要約: 伝統的に、乳がん分類のための深層学習法は単一視点解析を行う。 放射線科医は マンモグラフィー検査を構成する4つのビューを 同時に分析します パラメータ化ハイパープレックスニューラルネットワークを用いた多視点乳がん分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.147856898682969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditionally, deep learning methods for breast cancer classification perform a single-view analysis. However, radiologists simultaneously analyze all four views that compose a mammography exam, owing to the correlations contained in mammography views, which present crucial information for identifying tumors. In light of this, some studies have started to propose multi-view methods. Nevertheless, in such existing architectures, mammogram views are processed as independent images by separate convolutional branches, thus losing correlations among them. To overcome such limitations, in this paper, we propose a methodological approach for multi-view breast cancer classification based on parameterized hypercomplex neural networks. Thanks to hypercomplex algebra properties, our networks are able to model, and thus leverage, existing correlations between the different views that comprise a mammogram, thus mimicking the reading process performed by clinicians. This happens because hypercomplex networks capture both global properties, as standard neural models, as well as local relations, i.e., inter-view correlations, which real-valued networks fail at modeling. We define architectures designed to process two-view exams, namely PHResNets, and four-view exams, i.e., PHYSEnet and PHYBOnet. Through an extensive experimental evaluation conducted with publicly available datasets, we demonstrate that our proposed models clearly outperform real-valued counterparts and state-of-the-art methods, proving that breast cancer classification benefits from the proposed multi-view architectures. We also assess the method generalizability beyond mammogram analysis by considering different benchmarks, as well as a finer-scaled task such as segmentation. Full code and pretrained models for complete reproducibility of our experiments are freely available at https://github.com/ispamm/PHBreast.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に、乳がん分類のための深層学習法は単一視点解析を行う。 しかし,放射線科医はマンモグラフィ所見に含まれる相関関係から,マンモグラフィ検査を構成する4つの視点をすべて同時に分析し,腫瘍の同定に重要な情報を提供する。 これを踏まえ、いくつかの研究がマルチビュー手法を提案し始めている。 それにもかかわらず、既存のアーキテクチャでは、マンモグラムビューは分離した畳み込み枝によって独立した画像として処理されるため、それらの相関は失われる。 このような限界を克服するため,本稿では,パラメータ化ハイパーコンプレックスニューラルネットワークを用いた多視点乳癌分類のための方法論的アプローチを提案する。 超複素代数的性質のおかげで、我々のネットワークは、マンモグラムを構成する異なるビュー間の既存の相関をモデル化し、活用することができる。 これは、ハイパープレプレックスネットワークが、標準的なニューラルモデルのようなグローバルな特性と、実数値ネットワークがモデリングで失敗するビュー間相関のような局所的な関係の両方を捉えているためである。 PHResNets と PHYSEnet と PHYBOnet の 4 ビュー試験を行うために設計されたアーキテクチャを定義する。 公開データセットを用いて実施した広範囲な実験的評価により,提案したモデルが,提案したマルチビューアーキテクチャによる乳がん分類のメリットを証明し,実測値と最先端手法を明らかに上回ることを示す。 また, マンモグラム解析以外の方法の一般化を, 異なるベンチマークを考慮し, セグメンテーションなどの細かなタスクも検討した。 実験の完全な再現性のための完全なコードと事前訓練されたモデルは、https://github.com/ispamm/PHBreast.comで無料で利用可能です。

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