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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05798v4
• Date: Fri, 26 Sep 2025 16:46:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.767339
• 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, Danilo Comminiello,
• Abstract要約: 多視点乳がん分類のための新しい学習パラダイムである多視点超複雑学習を導入する。 超複素代数のおかげで、我々のモデルは本質的にビュー内関係とビュー間関係の両方を捉えている。 我々のアプローチは、最先端のマルチビューモデルよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.961240921898586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radiologists interpret mammography exams by jointly analyzing all four views, as correlations among them are crucial for accurate diagnosis. Recent methods employ dedicated fusion blocks to capture such dependencies, but these are often hindered by view dominance, training instability, and computational overhead. To address these challenges, we introduce multi-view hypercomplex learning, a novel learning paradigm for multi-view breast cancer classification based on parameterized hypercomplex neural networks (PHNNs). Thanks to hypercomplex algebra, our models intrinsically capture both intra- and inter-view relations. We propose PHResNets for two-view exams and two complementary four-view architectures: PHYBOnet, optimized for efficiency, and PHYSEnet, optimized for accuracy. Extensive experiments demonstrate that our approach consistently outperforms state-of-the-art multi-view models, while also generalizing across radiographic modalities and tasks such as disease classification from chest X-rays and multimodal brain tumor segmentation. Full code and pretrained models are available at https://github.com/ispamm/PHBreast.
• Abstract（参考訳）: 放射線医はマンモグラフィー検査を4つの視点全てを共同で解析することで解釈する。 最近の手法では、そのような依存関係をキャプチャするために専用の融合ブロックを使用しているが、ビューの優位性、トレーニング不安定性、計算オーバーヘッドによって妨げられることが多い。 これらの課題に対処するために,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(PHNN)に基づく多視点乳がん分類のための新しい学習パラダイムであるマルチビューハイパーコンプレックス学習を導入する。 超複素代数のおかげで、我々のモデルは本質的にビュー内関係とビュー間関係の両方を捉えている。 PHYBOnetは効率に最適化され,PHYSEnetは精度に最適化されている。 胸部X線による疾患分類やマルチモーダル脳腫瘍のセグメンテーションなど,放射線学的モダリティやタスクを網羅し,最新のマルチビューモデルより一貫して優れていることを示す。 完全なコードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/ispamm/PHBreast.comで入手できる。

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