論文の概要: Breast Ultrasound Tumor Classification Using a Hybrid Multitask CNN-Transformer Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02101v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 01:19:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 14:12:19.408423
• Title: Breast Ultrasound Tumor Classification Using a Hybrid Multitask CNN-Transformer Network
• Title（参考訳）: マルチタスクcnn-トランスフォーマネットワークを用いた乳腺超音波腫瘍分類
• Authors: Bryar Shareef, Min Xian, Aleksandar Vakanski, Haotian Wang
• Abstract要約: 胸部超音波(BUS)画像分類において,グローバルな文脈情報の収集が重要な役割を担っている。 ビジョントランスフォーマーは、グローバルなコンテキスト情報をキャプチャする能力が改善されているが、トークン化操作によって局所的なイメージパターンを歪めてしまう可能性がある。 本研究では,BUS腫瘍分類とセグメンテーションを行うハイブリッドマルチタスクディープニューラルネットワークであるHybrid-MT-ESTANを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.845552349914186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Capturing global contextual information plays a critical role in breast ultrasound (BUS) image classification. Although convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated reliable performance in tumor classification, they have inherent limitations for modeling global and long-range dependencies due to the localized nature of convolution operations. Vision Transformers have an improved capability of capturing global contextual information but may distort the local image patterns due to the tokenization operations. In this study, we proposed a hybrid multitask deep neural network called Hybrid-MT-ESTAN, designed to perform BUS tumor classification and segmentation using a hybrid architecture composed of CNNs and Swin Transformer components. The proposed approach was compared to nine BUS classification methods and evaluated using seven quantitative metrics on a dataset of 3,320 BUS images. The results indicate that Hybrid-MT-ESTAN achieved the highest accuracy, sensitivity, and F1 score of 82.7%, 86.4%, and 86.0%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 乳房超音波(bus)画像分類において,グローバルコンテキスト情報の取り込みは重要な役割を担っている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は腫瘍分類において信頼性の高い性能を示したが、畳み込み操作の局所的な性質のため、グローバルおよび長距離依存をモデル化するための固有の制限がある。 ビジョントランスフォーマーは、グローバルなコンテキスト情報をキャプチャする機能を改善するが、トークン化操作によってローカルイメージパターンを歪める可能性がある。 本研究では,CNNとSwin Transformerコンポーネントを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを用いて,BUS腫瘍の分類とセグメンテーションを行うハイブリッドマルチタスクディープニューラルネットワークであるHybrid-MT-ESTANを提案する。 提案手法は,9つのBUS分類法と比較し,3,320のBUS画像を用いて7つの定量的指標を用いて評価した。 その結果,hybrid-mt-estanは82.7%,86.4%,86.0%と高い精度,感度,f1得点を得た。

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