論文の概要: Effect of Random Histogram Equalization on Breast Calcification Analysis
Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01684v1
- Date: Tue, 3 May 2022 15:26:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 05:45:24.134695
- Title: Effect of Random Histogram Equalization on Breast Calcification Analysis
Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた乳房石灰化解析におけるランダムヒストグラム等化の効果
- Authors: Adarsh Bhandary Panambur, Prathmesh Madhu, Andreas Maier
- Abstract要約: 乳がん診断ワークフローにおいて,マンモグラム画像の石灰化の早期検出と解析が重要である。
近年の研究では、深層学習に基づくアルゴリズムがマンモグラフィーにおける不審な石灰化を解析するために頑健な表現を学習できることが示されている。
データ拡張技術としての石灰化パッチのヒストグラムをランダムに等化することは、不審石灰化を解析するための分類性能を著しく向上させることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.961271420114794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Early detection and analysis of calcifications in mammogram images is crucial
in a breast cancer diagnosis workflow. Management of calcifications that
require immediate follow-up and further analyzing its benignancy or malignancy
can result in a better prognosis. Recent studies have shown that deep
learning-based algorithms can learn robust representations to analyze
suspicious calcifications in mammography. In this work, we demonstrate that
randomly equalizing the histograms of calcification patches as a data
augmentation technique can significantly improve the classification performance
for analyzing suspicious calcifications. We validate our approach by using the
CBIS-DDSM dataset for two classification tasks. The results on both the tasks
show that the proposed methodology gains more than 1% mean accuracy and
F1-score when equalizing the data with a probability of 0.4 when compared to
not using histogram equalization. This is further supported by the t-tests,
where we obtain a p-value of p<0.0001, thus showing the statistical
significance of our approach.
- Abstract（参考訳）: 乳腺画像における石灰化の早期検出と解析は乳癌診断ワークフローにおいて重要である。
即時フォローアップを必要とし、その良性または悪性を解析する石灰化の管理は、より良い予後をもたらす。
最近の研究では、深層学習に基づくアルゴリズムは、マンモグラフィの疑わしい石灰化を分析するためにロバスト表現を学習できることが示されている。
本研究では,不審な石灰化を解析するための分類性能を大幅に向上させるデータ拡張手法として,石灰化パッチのヒストグラムをランダムに等化できることを実証する。
2つの分類タスクをcbis-ddsmデータセットを用いて検証した。
その結果,提案手法はヒストグラム等化を用いない場合と比較して,0.4の確率でデータを等化した場合の平均精度が1%以上,F1スコアが得られた。
これはさらにt検定によって支持され、p<0.0001のp値が得られるため、このアプローチの統計的意義を示す。
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