論文の概要: Osteosarcoma Tumor Detection using Transfer Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09660v1
- Date: Tue, 16 May 2023 17:58:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 13:33:30.638886
- Title: Osteosarcoma Tumor Detection using Transfer Learning Models
- Title（参考訳）: 転写学習モデルを用いた骨肉腫腫瘍検出
- Authors: Raisa Fairooz Meem, Khandaker Tabin Hasan
- Abstract要約: 本稿では,骨肉腫腫瘍検出のための転写学習モデルの性能について検討する。
InceptionResNetV2 は最高精度 (93.29%)、NasNetLarge (90.91%)、ResNet50 (89.83%)、EfficientNetB7 (62.77%) を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of clinical image analysis has been applying transfer learning
models increasingly due to their less computational complexity, better accuracy
etc. These are pre-trained models that don't require to be trained from scratch
which eliminates the necessity of large datasets. Transfer learning models are
mostly used for the analysis of brain, breast, or lung images but other sectors
such as bone marrow cell detection or bone cancer detection can also benefit
from using transfer learning models, especially considering the lack of
available large datasets for these tasks. This paper studies the performance of
several transfer learning models for osteosarcoma tumour detection.
Osteosarcoma is a type of bone cancer mostly found in the cells of the long
bones of the body. The dataset consists of H&E stained images divided into 4
categories- Viable Tumor, Non-viable Tumor, Non-Tumor and Viable Non-viable.
Both datasets were randomly divided into train and test sets following an 80-20
ratio. 80% was used for training and 20\% for test. 4 models are considered for
comparison- EfficientNetB7, InceptionResNetV2, NasNetLarge and ResNet50. All
these models are pre-trained on ImageNet. According to the result,
InceptionResNetV2 achieved the highest accuracy (93.29%), followed by
NasNetLarge (90.91%), ResNet50 (89.83%) and EfficientNetB7 (62.77%). It also
had the highest precision (0.8658) and recall (0.8658) values among the 4
models.
- Abstract（参考訳）: 臨床画像解析の分野は,計算複雑性の低下や精度の向上などにより,転送学習モデルを適用しつつある。
これらは事前トレーニングされたモデルで、スクラッチからトレーニングする必要がなく、大規模なデータセットの必要性がなくなる。
転写学習モデルは、主に脳、乳房、肺の画像の解析に使用されるが、骨髄細胞検出や骨がん検出などの他の分野も、特にこれらのタスクに利用可能な大規模なデータセットが不足していることから、転写学習モデルを使用することの恩恵を受けることができる。
本稿では,骨肉腫腫瘍検出のための転写学習モデルの性能について検討する。
骨肉腫(osteosarcoma)は、骨の長い骨の細胞に見られる骨がんの一種である。
データセットは4つのカテゴリ(生存可能腫瘍、生存可能腫瘍、非腫瘍、生存可能非生存可能腫瘍)に分けられたh&e染色画像で構成されている。
どちらのデータセットも、80～20の比率で列車とテストセットにランダムに分割された。
80%がトレーニングに、20%がテストに使われた。
比較には4モデルが検討されている: efficientnetb7、inceptionresnetv2、nasnetlarge、resnet50。
これらのモデルはすべてimagenetで事前トレーニングされている。
その結果、InceptionResNetV2が93.29%、NasNetLargeが90.91%、ResNet50が89.83%、EfficientNetB7が62.77%だった。
また、4モデルの中で最も高い精度(0.8658)とリコール(0.8658)を持っていた。
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