論文の概要: Using Few-Shot Learning to Classify Primary Lung Cancer and Other Malignancy with Lung Metastasis in Cytological Imaging via Endobronchial Ultrasound Procedures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06080v2
- Date: Wed, 10 Apr 2024 03:35:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 11:37:32.167792
- Title: Using Few-Shot Learning to Classify Primary Lung Cancer and Other Malignancy with Lung Metastasis in Cytological Imaging via Endobronchial Ultrasound Procedures
- Title(参考訳): 肺転移をともなう原発性肺癌と悪性腫瘍の鑑別にFew-Shot Learningを応用した気管支内超音波による細胞像診断
- Authors: Ching-Kai Lin, Di-Chun Wei, Yun-Chien Cheng,
- Abstract要約: 本研究の目的は, 子宮内膜超音波(EBUS)手術のためのコンピュータ支援診断システムを構築し, 転移性癌の術前診断を支援することである。
これは、EBUS手術後の他の転移性癌の部位の即時検査をアレンジすることを含み、報告を待つ必要がなくなる。
本研究は、Few-shot Learningのアプローチを採用し、既存のモデルを参照し、肺転移細胞画像の分類のためのモデルアーキテクチャを設計する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study aims to establish a computer-aided diagnosis system for endobronchial ultrasound (EBUS) surgery to assist physicians in the preliminary diagnosis of metastatic cancer. This involves arranging immediate examinations for other sites of metastatic cancer after EBUS surgery, eliminating the need to wait for reports, thereby shortening the waiting time by more than half and enabling patients to detect other cancers earlier, allowing for early planning and implementation of treatment plans. Unlike previous studies on cell image classification, which have abundant datasets for training, this study must also be able to make effective classifications despite the limited amount of case data for lung metastatic cancer. In the realm of small data set classification methods, Few-shot learning (FSL) has become mainstream in recent years. Through its ability to train on small datasets and its strong generalization capabilities, FSL shows potential in this task of lung metastatic cell image classification. This study will adopt the approach of Few-shot learning, referencing existing proposed models, and designing a model architecture for classifying lung metastases cell images. Batch Spectral Regularization (BSR) will be incorporated as a loss update parameter, and the Finetune method of PMF will be modified. In terms of test results, the addition of BSR and the modified Finetune method further increases the accuracy by 8.89% to 65.60%, outperforming other FSL methods. This study confirms that FSL is superior to supervised and transfer learning in classifying metastatic cancer and demonstrates that using BSR as a loss function and modifying Finetune can enhance the model's capabilities.
- Abstract(参考訳): 本研究の目的は, 子宮内膜超音波(EBUS)手術のためのコンピュータ支援診断システムを構築し, 転移性癌の術前診断を支援することである。
これは、EBUS手術後の他の転移性癌の部位の即時検査をアレンジし、報告を待つ必要をなくし、待機時間を半分以上短縮し、患者が他のがんを早期に検出できるようにし、早期の計画と治療計画の実施を可能にする。
トレーニング用データセットが豊富である従来の細胞画像分類法とは異なり, 本研究は肺転移癌の症例データが少ないにもかかわらず, 効果的な分類が可能でなければならない。
小規模なデータセット分類手法の分野では、近年FSL(Few-shot Learning)が主流となっている。
小データセットのトレーニングと強力な一般化能力を通じて、FSLは肺転移細胞画像分類のこの課題における可能性を示す。
本研究は、Few-shot Learningのアプローチを採用し、既存のモデルを参照し、肺転移細胞画像の分類のためのモデルアーキテクチャを設計する。
バッチスペクトル正規化(BSR)は損失更新パラメータとして組み込まれ,PMFのファインチューン法が修正される。
試験結果では、BSRと修正されたファインチューン法がさらに精度を8.89%から65.60%向上させ、他のFSL法よりも優れていた。
本研究は, 転移性腫瘍の分類において, FSL が教師および転写学習より優れていることを確認し, BSR を損失関数として使用し, ファネチューンを修飾することにより, モデルの能力を向上できることを示した。
関連論文リスト
- Domain Transfer Through Image-to-Image Translation for Uncertainty-Aware
Prostate Cancer Classification [60.20736568336466]
臨床的に有意なPCa分類のための前立腺mp-MRIの非対位画像変換のための新しいアプローチを提案する。
我々は、明らかなディープラーニングアプローチにより、モデルの不確実性を見積もる。
提案手法は, ROC曲線(AUC)を20%以上改善することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-02T05:26:54Z) - A Data Augmentation Method and the Embedding Mechanism for Detection and
Classification of Pulmonary Nodules on Small Samples [10.006124666261229]
新しいデータ拡張方法と埋め込み機構の2つの戦略が導入された。
肺結節検出のための拡張手法を用いた3DVNETモデルの結果,提案手法がGAN(Generative Adversarial Network)の枠組みに基づく手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T13:58:45Z) - Learning to diagnose cirrhosis from radiological and histological labels
with joint self and weakly-supervised pretraining strategies [62.840338941861134]
そこで本稿では, 放射線学者が注釈付けした大規模データセットからの転写学習を活用して, 小さい付加データセットで利用できる組織学的スコアを予測することを提案する。
我々は,肝硬変の予測を改善するために,異なる事前訓練法,すなわち弱い指導法と自己指導法を比較した。
この方法は、METAVIRスコアのベースライン分類を上回り、AUCが0.84、バランスの取れた精度が0.75に達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T17:06:23Z) - Preservation of High Frequency Content for Deep Learning-Based Medical
Image Classification [74.84221280249876]
大量の胸部ラジオグラフィーの効率的な分析は、医師や放射線技師を助けることができる。
本稿では,視覚情報の効率的な識別と符号化のための離散ウェーブレット変換(DWT)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-08T15:29:54Z) - Breast Cancer Induced Bone Osteolysis Prediction Using Temporal
Variational Auto-Encoders [65.95959936242993]
骨分解性骨病変の進展を正確に予測し,可視化する深層学習フレームワークを開発した。
乳癌患者の骨格関連事象(SRE)を予防するための治療戦略の計画と評価を支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-20T21:00:10Z) - Improving Classification Model Performance on Chest X-Rays through Lung
Segmentation [63.45024974079371]
本稿では, セグメンテーションによる異常胸部X線(CXR)識別性能を向上させるための深層学習手法を提案する。
提案手法は,CXR画像中の肺領域を局所化するための深層ニューラルネットワーク(XLSor)と,大規模CXRデータセットで事前学習した自己教師あり運動量コントラスト(MoCo)モデルのバックボーンを用いたCXR分類モデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T15:24:06Z) - Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based
Sparse PCA Network [93.22587316229954]
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。
我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T19:28:36Z) - A Novel Self-Learning Framework for Bladder Cancer Grading Using
Histopathological Images [1.244681179922733]
組織像から膀胱癌を診断するための自己学習の枠組みについて検討した。
組織学的パッチを病のさまざまなレベルに分類できる新しいDeep Convolutional Embedded Attention Clustering (DCEAC)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T11:04:04Z) - A new semi-supervised self-training method for lung cancer prediction [0.28734453162509355]
CT(Computerd Tomography)スキャンから結節を同時に検出し、分類する方法は比較的少ない。
本研究は,Nuisy Student法による最先端の自己訓練法を用いて,肺結節の検出と分類を行うための完全なエンドツーエンドスキームを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-17T09:53:51Z) - ProCAN: Progressive Growing Channel Attentive Non-Local Network for Lung
Nodule Classification [0.0]
CT検診における肺癌の分類は,早期発見の最も重要な課題の一つである。
近年、肺結節を悪性または良性に分類する深層学習モデルが提案されている。
肺結節分類のためのProCAN(Progressive Growing Channel Attentive Non-Local)ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T08:42:11Z) - Pinball-OCSVM for early-stage COVID-19 diagnosis with limited
posteroanterior chest X-ray images [3.4935179780034247]
本研究は、新型コロナウイルス陽性のCXRサンプルを限定した状態で動作可能な、ピンボール損失関数に基づく1クラスサポートベクターマシン(PB-OCSVM)を提案する。
提案モデルの性能は従来のOCSVMや既存のディープラーニングモデルと比較し,実験結果から,提案モデルが最先端手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-16T02:34:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。