論文の概要: Performance of Machine Learning Classification in Mammography Images using BI-RADS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08493v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 19:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 18:28:15.301903
• Title: Performance of Machine Learning Classification in Mammography Images using BI-RADS
• Title（参考訳）: BI-RADSを用いたマンモグラフィ画像における機械学習分類の性能
• Authors: Malitha Gunawardhana, Norbert Zolek
• Abstract要約: 本研究は,乳房超音波画像の分類における各種分類モデルの分類精度について検討することを目的とする。 我々は1,540人の患者から得られた2,945枚のマンモグラフィー画像を用いた。 コンピュータ支援診断(CAD)システムの有効性と能力は, 76.39%, F1スコア67.94%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research aims to investigate the classification accuracy of various state-of-the-art image classification models across different categories of breast ultrasound images, as defined by the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS). To achieve this, we have utilized a comprehensively assembled dataset of 2,945 mammographic images sourced from 1,540 patients. In order to conduct a thorough analysis, we employed six advanced classification architectures, including VGG19 \cite{simonyan2014very}, ResNet50 \cite{he2016deep}, GoogleNet \cite{szegedy2015going}, ConvNext \cite{liu2022convnet}, EfficientNet \cite{tan2019efficientnet}, and Vision Transformers (ViT) \cite{dosovitskiy2020image}, instead of traditional machine learning models. We evaluate models in three different settings: full fine-tuning, linear evaluation and training from scratch. Our findings demonstrate the effectiveness and capability of our Computer-Aided Diagnosis (CAD) system, with a remarkable accuracy of 76.39\% and an F1 score of 67.94\% in the full fine-tuning setting. Our findings indicate the potential for enhanced diagnostic accuracy in the field of breast imaging, providing a solid foundation for future endeavors aiming to improve the precision and reliability of CAD systems in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,乳房超音波画像の分類精度を,乳房画像報告・データシステム(BI-RADS)が定義した乳房超音波画像の分類精度について検討する。 そこで我々は,1,540名の患者から得られた2,945枚のマンモグラフィー画像の総合的なデータセットを利用した。 VGG19 \cite{simonyan2014very}, ResNet50 \cite{he2016deep}, GoogleNet \cite{szegedy2015going}, ConvNext \cite{liu2022convnet}, EfficientNet \cite{tan2019efficientnet}, Vision Transformers (ViT) \cite{dosovitskiy2020image} の6つの高度な分類アーキテクチャを採用した。 モデルを3つの異なる設定で評価する: 完全な微調整、線形評価、スクラッチからのトレーニング。 本研究は,本システムの有効性と能力を示し,完全な微調整環境では,76.39\%,f1スコア67.94\%の精度を示した。 乳房画像検査の分野では診断精度が向上する可能性が示唆され,医療画像診断におけるcadシステムの精度と信頼性の向上を目指す今後の取り組みの基盤が確立された。

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