論文の概要: Designing a Deep Learning-Driven Resource-Efficient Diagnostic System
for Metastatic Breast Cancer: Reducing Long Delays of Clinical Diagnosis and
Improving Patient Survival in Developing Countries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02597v1
- Date: Fri, 4 Aug 2023 03:09:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 19:48:20.908886
- Title: Designing a Deep Learning-Driven Resource-Efficient Diagnostic System
for Metastatic Breast Cancer: Reducing Long Delays of Clinical Diagnosis and
Improving Patient Survival in Developing Countries
- Title（参考訳）: 深層学習駆動型乳癌診断システムの設計 : 開発途上国における臨床診断の長期遅延の低減と患者の生存率の向上
- Authors: William Gao, Dayong Wang and Yi Huang
- Abstract要約: 症状の初期発生と診断の受入の遅延は15カ月以上延長する可能性がある。
本研究は,転移性乳癌に対する深層学習に基づく診断システムを開発した。
MobileNetV2診断モデルは、正常な細胞の大部分に埋め込まれた非常に小さな癌ノードを特定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.024420292033492
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Breast cancer is one of the leading causes of cancer mortality. Breast cancer
patients in developing countries, especially sub-Saharan Africa, South Asia,
and South America, suffer from the highest mortality rate in the world. One
crucial factor contributing to the global disparity in mortality rate is long
delay of diagnosis due to a severe shortage of trained pathologists, which
consequently has led to a large proportion of late-stage presentation at
diagnosis. The delay between the initial development of symptoms and the
receipt of a diagnosis could stretch upwards 15 months. To tackle this critical
healthcare disparity, this research has developed a deep learning-based
diagnosis system for metastatic breast cancer that can achieve high diagnostic
accuracy as well as computational efficiency. Based on our evaluation, the
MobileNetV2-based diagnostic model outperformed the more complex VGG16,
ResNet50 and ResNet101 models in diagnostic accuracy, model generalization, and
model training efficiency. The visual comparisons between the model prediction
and ground truth have demonstrated that the MobileNetV2 diagnostic models can
identify very small cancerous nodes embedded in a large area of normal cells
which is challenging for manual image analysis. Equally Important, the light
weighted MobleNetV2 models were computationally efficient and ready for mobile
devices or devices of low computational power. These advances empower the
development of a resource-efficient and high performing AI-based metastatic
breast cancer diagnostic system that can adapt to under-resourced healthcare
facilities in developing countries. This research provides an innovative
technological solution to address the long delays in metastatic breast cancer
diagnosis and the consequent disparity in patient survival outcome in
developing countries.
- Abstract（参考訳）: 乳癌はがん死亡の主な原因の1つである。
発展途上国、特にサハラ以南のアフリカ、南アジア、南アメリカの乳がん患者は、世界で最も死亡率が高い。
死亡率のグローバルな格差に寄与する重要な要因の1つは、訓練された病理医の不足による診断の長い遅れであり、その結果、診断における後期的なプレゼンテーションが多数発生している。
症状の初期発生と診断の受領の間の遅延は15カ月以上も延長する可能性がある。
この重要な医療格差に対処するため、本研究は、高い診断精度と計算効率を実現できる転移性乳癌のディープラーニングに基づく診断システムを開発した。
評価の結果,MobileNetV2を用いた診断モデルは,より複雑なVGG16,ResNet50,ResNet101モデルよりも精度が高く,モデルの一般化,モデルの訓練効率が優れていた。
モデル予測と地上真実との視覚的比較により、MobileNetV2診断モデルは、手動画像解析に難渋する正常な細胞の大部分に埋め込まれた非常に小さな癌ノードを特定できることを示した。
同様に、軽量のMobleNetV2モデルは計算効率が良く、モバイルデバイスや計算能力の低いデバイスに対応できた。
これらの進歩は、開発途上国の未調達医療施設に適応できる、資源効率が高く高性能なAIベースの転移性乳癌診断システムの開発を促進する。
本研究は,進行途上国における転移性乳癌診断の長期遅延と患者生存率の相違に対処する革新的な技術的解決策を提供する。
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