論文の概要: Classification of Breast Tumours Based on Histopathology Images Using Deep Features and Ensemble of Gradient Boosting Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01380v1
• Date: Sat, 3 Sep 2022 09:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:57:27.355758
• Title: Classification of Breast Tumours Based on Histopathology Images Using Deep Features and Ensemble of Gradient Boosting Methods
• Title（参考訳）: 深部特徴を用いた病理組織像に基づく乳腺腫瘍の分類と勾配強調法の検討
• Authors: Mohammad Reza Abbasniya, Sayed Ali Sheikholeslamzadeh, Hamid Nasiri, Samaneh Emami
• Abstract要約: 提案するCADシステムの特徴抽出器の主案として,Deep Feature Transfer Learningが用いられている。 Inception-ResNet-v2は乳癌の病理組織像において最も優れた特徴抽出能を示した。 分類段階では,CatBoost,XGBoost,LightGBMのアンサンブルが最も平均精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Breast cancer is the most common cancer among women worldwide. Early-stage diagnosis of breast cancer can significantly improve the efficiency of treatment. Computer-aided diagnosis (CAD) systems are widely adopted in this issue due to their reliability, accuracy and affordability. There are different imaging techniques for a breast cancer diagnosis; one of the most accurate ones is histopathology which is used in this paper. Deep feature transfer learning is used as the main idea of the proposed CAD system's feature extractor. Although 16 different pre-trained networks have been tested in this study, our main focus is on the classification phase. The Inception-ResNet-v2 which has both residual and inception networks profits together has shown the best feature extraction capability in the case of breast cancer histopathology images among all tested CNNs. In the classification phase, the ensemble of CatBoost, XGBoost and LightGBM has provided the best average accuracy. The BreakHis dataset was used to evaluate the proposed method. BreakHis contains 7909 histopathology images (2,480 benign and 5,429 malignant) in four magnification factors. The proposed method's accuracy (IRv2-CXL) using 70% of BreakHis dataset as training data in 40x, 100x, 200x and 400x magnification is 96.82%, 95.84%, 97.01% and 96.15%, respectively. Most studies on automated breast cancer detection have focused on feature extraction, which made us attend to the classification phase. IRv2-CXL has shown better or comparable results in all magnifications due to using the soft voting ensemble method which could combine the advantages of CatBoost, XGBoost and LightGBM together.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは世界中で最も一般的ながんである。 乳がんの早期診断は、治療の効率を大幅に改善することができる。 コンピュータ支援診断システム(CAD)は,信頼性,精度,手頃さから広く採用されている。 乳がんの診断には様々な画像診断法があるが,最も正確な症例の1つは病理組織学である。 提案するCADシステムの特徴抽出器の主案として,Deep Feature Transfer Learningが用いられている。 本研究では16種類の事前学習ネットワークがテストされているが,本研究の主な焦点は分類段階である。 inception-resnet-v2は残差ネットワークとインセプションネットワークの両方で利益を上げており、全てのテストcnnにおいて乳癌病理像において最良の特徴抽出能力を示している。 分類段階では,CatBoost,XGBoost,LightGBMのアンサンブルが最も平均精度が高い。 breakhisデータセットは提案手法の評価に用いられた。 breakhisは7909個の病理組織像(良性2,480個、悪性5,429個)を4つの拡大因子に含む。 提案手法の精度(IRv2-CXL)は,BreakHisデータセットの70%を40x,100x,200x,400x倍率は96.82%,95.84%,97.01%,96.15%である。 乳がん自動検出のほとんどの研究は特徴抽出に焦点を合わせており、分類段階にたどり着いた。 IRv2-CXLは、CatBoost、XGBoost、LightGBMの利点を組み合わせられるソフト投票アンサンブル法を用いることで、全ての倍率でより良い結果または同等の結果を示した。

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