Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Breast Cancer Histopathology Image Classification Using Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 Model

論文の概要: Enhancing Breast Cancer Histopathology Image Classification Using Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13150v5
Date: Sat, 23 Dec 2023 02:22:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 22:10:51.728931
Title: Enhancing Breast Cancer Histopathology Image Classification Using Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 Model
Title（参考訳）: Dual-Activated Lightweight Attention ResNet50 Modelを用いた乳癌組織像分類の強化
Authors: Suxing Liu
Abstract要約: 本研究では,デュアルアクティブ・ライトウェイトアテンションResNet50モデルを用いた乳癌の分類法を提案する。このモデルは、事前訓練されたディープResNet50と、分類を達成するための軽量アテンションメカニズムを融合する。このモデルは、40X、100X、200X、400Xの倍率係数の病理像に基づいて評価され、それぞれ98.5%、98.7%、97.9%、94.3%の精度が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite the remarkable results of deep learning in breast cancer histopathology image classification, challenges such as data imbalance and interpretability still exist and require cross-domain knowledge and collaboration among medical experts. This study proposes a breast cancer classification method using a dual-activated lightweight attention ResNet50 model, effectively addressing data imbalance and interpretability challenges. The model fuses a pre-trained deep ResNet50 and a lightweight attention mechanism to accomplish classification by embedding an attention module in layer 4 of ResNet50 and adding two fully connected layers. The fully connected network design employs LeakyReLU and ReLU activation functions. The model outperforms SEResNet50, DensNet121, VGG16, VGG16Inception, ViT, Swin- Transformer, Dinov2_Vitb14, and ResNet50 models regarding precision, accuracy, recall, F1 score, and GMean, especially in the application performance on the BreakHis dataset. In particular, the model demonstrates significant robustness and broad applicability when dealing with the unbalanced breast cancer dataset. The model has been evaluated on histopathology images at magnification factors of 40X, 100X, 200X, and 400X, achieving accuracies of 98.5%, 98.7%, 97.9%, and 94.3%, respectively. The study comprehensively assessed the model's performance. In the later stages of training, the validated losses and accuracies change minimally, showing that the model avoids overfitting and exhibits good generalization ability. This model exhibited the fastest convergence in all laboratory experiments, even though its parameters are not the smallest. This highlights the model's efficacy as a lightweight attention framework, showcasing its efficiency in achieving rapid convergence without compromising performance.
Abstract（参考訳）: 乳がんの病理組織像分類における深層学習の顕著な成果にもかかわらず、データ不均衡や解釈可能性といった課題は依然として存在し、医療専門家の間でのクロスドメインな知識と協調が必要である。本研究では,データ不均衡と解釈可能性の問題に効果的に取り組むために,デュアルアクティブ・ライトウェイトアテンションResNet50モデルを用いた乳癌分類手法を提案する。このモデルは、事前訓練されたdeep resnet50と軽量なアテンション機構とを融合させ、resnet50のレイヤ4にアテンションモジュールを埋め込み、2つの完全接続層を追加することで分類を達成する。完全に接続されたネットワーク設計では、LeakyReLUとReLUのアクティベーション機能を採用している。このモデルはseresnet50、densnet121、vgg16、vgg16インセプション、vit、swin- transformer、dinov2_vitb14、resnet50モデルよりも精度、精度、リコール、f1スコア、gmean、特にbreakhisデータセットのアプリケーションパフォーマンスにおいて優れている。特に、このモデルは、不均衡な乳癌データセットを扱う際に、大きな堅牢性と幅広い適用性を示す。このモデルは、40倍、100倍、200倍、400倍の病理組織像で評価され、それぞれ98.5%、98.7%、97.9%、94.3%の精度を得た。研究はモデルの性能を総合的に評価した。トレーニングの後半段階では、検証された損失と精度は最小限に変化し、モデルが過度な適合を避け、優れた一般化能力を示すことを示す。このモデルは、パラメータが最小ではないにもかかわらず、全ての実験で最速の収束を示した。これは軽量な注意フレームワークとしてのモデルの有効性を強調し、パフォーマンスを損なうことなく迅速に収束する効率を示している。

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