論文の概要: A Novel Approach to Breast Cancer Histopathological Image Classification Using Cross-Colour Space Feature Fusion and Quantum-Classical Stack Ensemble Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02447v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 04:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:39:40.468285
• Title: A Novel Approach to Breast Cancer Histopathological Image Classification Using Cross-Colour Space Feature Fusion and Quantum-Classical Stack Ensemble Method
• Title（参考訳）: クロスカラー空間像融合法と量子古典的スタックアンサンブル法による乳癌組織像の新しい分類法
• Authors: Sambit Mallick, Snigdha Paul, Anindya Sen,
• Abstract要約: 乳癌の分類は、タイムリーな診断と効果的な治療を確実にするための重要な柱である。 本研究は、乳がん分類の精度を高めるために、色空間アンサンブルと量子古典的積み重ねの相乗効果を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Breast cancer classification stands as a pivotal pillar in ensuring timely diagnosis and effective treatment. This study with histopathological images underscores the profound significance of harnessing the synergistic capabilities of colour space ensembling and quantum-classical stacking to elevate the precision of breast cancer classification. By delving into the distinct colour spaces of RGB, HSV and CIE L*u*v, the authors initiated a comprehensive investigation guided by advanced methodologies. Employing the DenseNet121 architecture for feature extraction the authors have capitalized on the robustness of Random Forest, SVM, QSVC, and VQC classifiers. This research encompasses a unique feature fusion technique within the colour space ensemble. This approach not only deepens our comprehension of breast cancer classification but also marks a milestone in personalized medical assessment. The amalgamation of quantum and classical classifiers through stacking emerges as a potent catalyst, effectively mitigating the inherent constraints of individual classifiers, paving a robust path towards more dependable and refined breast cancer identification. Through rigorous experimentation and meticulous analysis, fusion of colour spaces like RGB with HSV and RGB with CIE L*u*v, presents an classification accuracy, nearing the value of unity. This underscores the transformative potential of our approach, where the fusion of diverse colour spaces and the synergy of quantum and classical realms converge to establish a new horizon in medical diagnostics. Thus the implications of this research extend across medical disciplines, offering promising avenues for advancing diagnostic accuracy and treatment efficacy.
• Abstract（参考訳）: 乳癌の分類は、タイムリーな診断と効果的な治療を確実にするための重要な柱である。 本研究は, 胸腺癌分類の精度を高めるために, 色空間アンサンブルと量子古典的積み重ねの相乗的能力を活用することの意義を, 病理組織像を用いて明らかにした。 著者らは、RGB、HSV、CIE L*u*vの異なる色空間を探索することにより、高度な方法論によってガイドされた包括的調査を開始した。 DenseNet121アーキテクチャを特徴抽出に利用して、Random Forest、SVM、QSVC、VQCの分類器の堅牢性を活用している。 本研究は,色空間アンサンブルに特有の特徴融合技術を含む。 このアプローチは、乳がん分類の理解を深めるだけでなく、パーソナライズされた医療評価においてもマイルストーンとなる。 積層による量子および古典的分類器の融合は強力な触媒として出現し、個々の分類器固有の制約を効果的に緩和し、より信頼性が高く洗練された乳がんの同定への堅牢な道を歩む。 厳密な実験と精巧な分析を通じて、RGBとHSV、RGBとCIE L*u*vとの融合は、単位値に近い分類精度を示す。 このことは、様々な色空間の融合と量子や古典的な領域のシナジーが融合し、医療診断の新しい地平を築き上げるという、我々のアプローチの変革的ポテンシャルを浮き彫りにしている。 このように、この研究の意味は医学分野にわたって広がり、診断精度と治療効果を向上させるための有望な道を提供する。

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