論文の概要: Histopathologic Cancer Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07711v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 19:51:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 16:33:25.477031
• Title: Histopathologic Cancer Detection
• Title（参考訳）: 病理組織学的癌検出
• Authors: Varan Singh Rohila, Neeraj Lalwani, Lochan Basyal
• Abstract要約: この作業では、PatchCamelyonベンチマークデータセットを使用して、モデルをマルチレイヤのパーセプトロンと畳み込みモデルでトレーニングし、精度の高いリコール、F1スコア、精度、AUCスコアでモデルのパフォーマンスを観察する。 また,データ拡張を伴うResNet50とInceptionNetモデルを導入し,ResNet50が最先端モデルに勝てることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early diagnosis of the cancer cells is necessary for making an effective treatment plan and for the health and safety of a patient. Nowadays, doctors usually use a histological grade that pathologists determine by performing a semi-quantitative analysis of the histopathological and cytological features of hematoxylin-eosin (HE) stained histopathological images. This research contributes a potential classification model for cancer prognosis to efficiently utilize the valuable information underlying the HE-stained histopathological images. This work uses the PatchCamelyon benchmark datasets and trains them in a multi-layer perceptron and convolution model to observe the model's performance in terms of precision, Recall, F1 Score, Accuracy, and AUC Score. The evaluation result shows that the baseline convolution model outperforms the baseline MLP model. Also, this paper introduced ResNet50 and InceptionNet models with data augmentation, where ResNet50 is able to beat the state-of-the-art model. Furthermore, the majority vote and concatenation ensemble were evaluated and provided the future direction of using transfer learning and segmentation to understand the specific features.
• Abstract（参考訳）: がん細胞の早期診断は、効果的な治療計画の作成と患者の健康と安全性のために必要である。 現在では、病理学者がヘマトキシリン・エオシン(HE)染色組織像の組織学的特徴と細胞学的特徴を半定量的に分析することによって決定する組織学的基準を用いていることが多い。 本研究は, HE-stained histopathological imageの基盤となる貴重な情報を効率的に活用するために, 癌予後の潜在的分類モデルに寄与する。 この研究はpatchcamelyonベンチマークデータセットを使用して、多層パーセプトロンと畳み込みモデルでそれらをトレーニングし、精度、リコール、f1スコア、精度、aucスコアの観点からモデルのパフォーマンスを観察する。 その結果,ベースライン畳み込みモデルはベースラインMLPモデルよりも優れていた。 また,データ拡張を伴うResNet50とInceptionNetモデルを導入し,ResNet50が最先端モデルに勝てることを示す。 さらに, 多数決, コンカニネーション・アンサンブルの評価を行い, 伝達学習とセグメンテーションによる特徴理解の今後の方向性について検討した。

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