論文の概要: Improved Breast Cancer Diagnosis through Transfer Learning on Hematoxylin and Eosin Stained Histology Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08745v2
• Date: Fri, 24 Nov 2023 11:18:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 03:29:19.110722
• Title: Improved Breast Cancer Diagnosis through Transfer Learning on Hematoxylin and Eosin Stained Histology Images
• Title（参考訳）: ヘマトキシリンおよびエオシン染色組織像の転写学習による乳癌診断の改善
• Authors: Fahad Ahmed, Reem Abdel-Salam, Leon Hamnett, Mary Adewunmi, Temitope Ayano
• Abstract要約: 本研究では,最新のBRACS染色画像を用いて乳癌腫瘍の分類を行った。 我々は、Xception、EfficientNet、ResNet50、InceptionResNetといった、ImageNet重みに基づいて事前訓練された様々なディープラーニングモデルを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7498611358320733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Breast cancer is one of the leading causes of death for women worldwide. Early screening is essential for early identification, but the chance of survival declines as the cancer progresses into advanced stages. For this study, the most recent BRACS dataset of histological (H\&E) stained images was used to classify breast cancer tumours, which contains both the whole-slide images (WSI) and region-of-interest (ROI) images, however, for our study we have considered ROI images. We have experimented using different pre-trained deep learning models, such as Xception, EfficientNet, ResNet50, and InceptionResNet, pre-trained on the ImageNet weights. We pre-processed the BRACS ROI along with image augmentation, upsampling, and dataset split strategies. For the default dataset split, the best results were obtained by ResNet50 achieving 66% f1-score. For the custom dataset split, the best results were obtained by performing upsampling and image augmentation which results in 96.2% f1-score. Our second approach also reduced the number of false positive and false negative classifications to less than 3% for each class. We believe that our study significantly impacts the early diagnosis and identification of breast cancer tumors and their subtypes, especially atypical and malignant tumors, thus improving patient outcomes and reducing patient mortality rates. Overall, this study has primarily focused on identifying seven (7) breast cancer tumor subtypes, and we believe that the experimental models can be fine-tuned further to generalize over previous breast cancer histology datasets as well.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは世界中の女性にとって主要な死因の1つである。 早期スクリーニングは早期診断には不可欠であるが、がんが進行するにつれて生存率は低下する。 本研究では, 乳腺癌腫瘍の分類に, 組織学的(h\&e)染色画像のbracsデータセットを用いて, 乳腺全層画像(wsi)と腫瘍領域(roi)画像の両方を含む乳がん腫瘍の分類を行った。 xception, efficientnet, resnet50, inceptionresnetなど,imagenetの重みで事前学習されたさまざまなディープラーニングモデルを用いて実験を行った。 BRACSのROIを前処理し、画像増倍、アップサンプリング、データセット分割戦略を適用した。 デフォルトのデータセット分割では、ResNet50が66%のf1スコアを達成した。 カスタムデータセット分割では、アップサンプリングと画像拡張を行い、96.2%のf1-scoreが得られた。 第2のアプローチでは, 偽陽性, 偽陰性分類の数が各クラスで3%未満に減少した。 本研究は乳がん腫瘍とその亜型,特に非定型腫瘍および悪性腫瘍の早期診断と診断に大きく影響し,患者の予後を改善し,患者の死亡率を低下させる。 本研究は主に7種類の乳がん腫瘍の亜型を同定することに焦点を当てており, 実験モデルをさらに微調整して, 過去の乳がん組織学データセットにも応用できると考えている。

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