論文の概要: Pretrained Vision Models for Predicting High-Risk Breast Cancer Stage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10730v1
• Date: Sun, 19 Mar 2023 18:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 17:25:18.870187
• Title: Pretrained Vision Models for Predicting High-Risk Breast Cancer Stage
• Title（参考訳）: 高リスク乳がんステージ予測のための事前訓練型ビジョンモデル
• Authors: Bonaventure F. P. Dossou and Yenoukoume S. K. Gbenou and Miglanche Ghomsi Nono
• Abstract要約: 780万人以上の女性が乳がんと診断され、世界でも最も多いがんとなった。 我々は、乳がんステージ予測タスクにおいて、事前訓練されたコンピュータビジョンモデルの能力を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.010742675209112621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cancer is increasingly a global health issue. Seconding cardiovascular diseases, cancers are the second biggest cause of death in the world with millions of people succumbing to the disease every year. According to the World Health Organization (WHO) report, by the end of 2020, more than 7.8 million women have been diagnosed with breast cancer, making it the world's most prevalent cancer. In this paper, using the Nightingale Open Science dataset of digital pathology (breast biopsy) images, we leverage the capabilities of pre-trained computer vision models for the breast cancer stage prediction task. While individual models achieve decent performances, we find out that the predictions of an ensemble model are more efficient, and offer a winning solution\footnote{https://www.nightingalescience.org/updates/hbc1-results}. We also provide analyses of the results and explore pathways for better interpretability and generalization. Our code is open-source at \url{https://github.com/bonaventuredossou/nightingale_winning_solution}
• Abstract（参考訳）: がんはますます世界的な健康問題になっている。 心臓血管疾患の第二に、がんは世界で2番目に大きな死因であり、毎年数百万人がこの病気に罹患している。 世界保健機関(who)の報告書によると、2020年末までに780万人以上の女性が乳がんと診断され、世界で最も一般的ながんとなっている。 本稿では,乳がんステージ予測タスクにおいて,デジタル病理(breast biopsy)画像のナイチンゲールオープンサイエンスデータセットを用いて,事前学習したコンピュータビジョンモデルの機能を活用した。 個々のモデルがまともなパフォーマンスを実現する一方で、アンサンブルモデルの予測がより効率的であることを見出し、勝利のソリューションである\footnote{https://www.nightingalescience.org/updates/hbc1-results}を提供する。 また,結果を解析し,解釈性と一般化のための経路を探索する。 私たちのコードは、 \url{https://github.com/bonaventuredossou/nightingale_winning_solution}でオープンソースです。

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