Fugu-MT 論文翻訳(概要): MammoDG: Generalisable Deep Learning Breaks the Limits of Cross-Domain Multi-Center Breast Cancer Screening

論文の概要: MammoDG: Generalisable Deep Learning Breaks the Limits of Cross-Domain Multi-Center Breast Cancer Screening

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01057v1
Date: Wed, 2 Aug 2023 10:10:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-03 13:20:29.567817
Title: MammoDG: Generalisable Deep Learning Breaks the Limits of Cross-Domain Multi-Center Breast Cancer Screening
Title（参考訳）: mammodg: 一般的なディープラーニングは、クロスドメイン多施設乳癌検診の限界を破る
Authors: Yijun Yang, Shujun Wang, Lihao Liu, Sarah Hickman, Fiona J Gilbert, Carola-Bibiane Sch\"onlieb, Angelica I. Aviles-Rivero
Abstract要約: マンモグラフィーは高い変動性とマンモグラフィーのパターンのために課題を提起する。 MammoDGはクロスドメインマルチセンターマンモグラフィーデータの汎用的で信頼性の高い解析のための新しいディープラーニングフレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.587250201300601
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Breast cancer is a major cause of cancer death among women, emphasising the importance of early detection for improved treatment outcomes and quality of life. Mammography, the primary diagnostic imaging test, poses challenges due to the high variability and patterns in mammograms. Double reading of mammograms is recommended in many screening programs to improve diagnostic accuracy but increases radiologists' workload. Researchers explore Machine Learning models to support expert decision-making. Stand-alone models have shown comparable or superior performance to radiologists, but some studies note decreased sensitivity with multiple datasets, indicating the need for high generalisation and robustness models. This work devises MammoDG, a novel deep-learning framework for generalisable and reliable analysis of cross-domain multi-center mammography data. MammoDG leverages multi-view mammograms and a novel contrastive mechanism to enhance generalisation capabilities. Extensive validation demonstrates MammoDG's superiority, highlighting the critical importance of domain generalisation for trustworthy mammography analysis in imaging protocol variations.
Abstract（参考訳）: 乳癌は女性のがん死の主要な原因であり、早期発見が治療成績の改善と生活の質の向上に重要であることを強調している。一次診断画像検査であるマンモグラフィは, 乳房x線写真において高い変動率とパターンが問題となる。多くの検診プログラムではマンモグラムの二重読影が推奨され、診断精度は向上するが、放射線医の作業負荷は増大する。研究者は専門家の意思決定をサポートするために機械学習モデルを探る。スタンドアローンモデルは放射線学者に匹敵するあるいは優れた性能を示したが、複数のデータセットに対する感度が低下し、高一般化とロバストネスモデルの必要性が示唆された研究もある。この研究は、クロスドメインマルチセンターマンモグラフィーデータの一般化可能で信頼性の高い解析のための新しいディープラーニングフレームワークであるMammoDGを考案した。 MammoDGは多視点マンモグラムと新しいコントラスト機構を活用して一般化能力を高める。拡張的検証は、MammoDGの優位性を示し、イメージングプロトコルのバリエーションにおける信頼できるマンモグラフィー解析における領域一般化の重要性を強調している。

関連論文リスト

Deep BI-RADS Network for Improved Cancer Detection from Mammograms [3.686808512438363]
テキスト型BI-RADS病変記述子と視覚マンモグラムを併用した新しいマルチモーダル手法を提案する。提案手法は,これらの異なるモダリティを効果的に融合させるために,反復的な注意層を用いる。 CBIS-DDSMデータセットの実験では、すべてのメトリクスで大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-16T21:32:51Z)
Breast Ultrasound Report Generation using LangChain [58.07183284468881]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いたLangChainによる複数の画像解析ツールを胸部報告プロセスに統合することを提案する。本手法は,超音波画像から関連する特徴を正確に抽出し,臨床的文脈で解釈し,包括的で標準化された報告を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-05T00:28:26Z)
Intelligent Breast Cancer Diagnosis with Heuristic-assisted Trans-Res-U-Net and Multiscale DenseNet using Mammogram Images [0.0]
乳癌(BC)は、女性のがん関連死亡率に大きく寄与する。悪性の腫瘤を正確に識別することは依然として困難ですマンモグラフィ画像を用いたBCGスクリーニングのための新しい深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-30T10:22:14Z)
Learned super resolution ultrasound for improved breast lesion characterization [52.77024349608834]
超高分解能超音波局在顕微鏡は毛細血管レベルでの微小血管のイメージングを可能にする。この作業では、これらの課題に対処するために、信号構造を効果的に活用するディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。トレーニングしたネットワークを利用することで,従来のPSF知識を必要とせず,UCAの分離性も必要とせず,短時間で微小血管構造を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-12T09:04:20Z)
Act Like a Radiologist: Towards Reliable Multi-view Correspondence Reasoning for Mammogram Mass Detection [49.14070210387509]
マンモグラム質量検出のための解剖学的グラフ畳み込みネットワーク(AGN)を提案する。 AGNはマンモグラムの質量検出用に調整されており、既存の検出手法を多視点推論能力で実現している。 2つの標準ベンチマークの実験によると、AGNは最先端のパフォーマンスを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-21T06:48:34Z)
Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
DenseNet for Breast Tumor Classification in Mammographic Images [0.0]
本研究の目的は,マンモグラフィ画像における乳腺病変の自動検出,分画,分類のための深層畳み込みニューラルネットワーク手法を構築することである。ディープラーニングに基づいて,選択と抽出を特徴とするmask-cnn(roialign)法を開発し,drknet architectureを用いて分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-24T03:30:59Z)
Spectral-Spatial Recurrent-Convolutional Networks for In-Vivo Hyperspectral Tumor Type Classification [49.32653090178743]
ハイパースペクトル画像とディープラーニングを用いたin-vivo腫瘍型分類の可能性を示した。我々の最良のモデルは76.3%のAUCを達成し、従来の学習手法とディープラーニング手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-02T12:00:53Z)
Synthesizing lesions using contextual GANs improves breast cancer classification on mammograms [0.4297070083645048]
本稿では, マンモグラムの病変を現実的に合成し, 除去するデータ拡張のための, GANモデルを提案する。自己注意と半教師付き学習コンポーネントにより、U-netベースのアーキテクチャは高解像度(256x256px)の出力を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-29T21:23:00Z)
Two-stage multi-scale breast mass segmentation for full mammogram analysis without user intervention [2.7490008316742096]
マンモグラフィーは乳がんの早期発見と診断に使用される主要な画像モダリティである。各種の乳腺異常のうち,乳腺癌では腫瘤が最も重要な臨床所見である。高分解能フルマンモグラムから正確な質量輪郭を提供する2段階のマルチスケールパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-27T13:16:22Z)
Stan: Small tumor-aware network for breast ultrasound image segmentation [68.8204255655161]
本研究では,小腫瘍認識ネットワーク(Small tumor-Aware Network,STAN)と呼ばれる新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。提案手法は, 乳腺腫瘍の分節化における最先端のアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-03T22:25:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。