論文の概要: Supervised Contrastive Vision Transformer for Breast Histopathological Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11052v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 03:51:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 15:14:36.535840
- Title: Supervised Contrastive Vision Transformer for Breast Histopathological Image Classification
- Title（参考訳）: 乳腺病理像分類のための造影コントラスト変換器の開発
- Authors: Mohammad Shiri, Jiangwen Sun,
- Abstract要約: 浸潤性乳管癌(Invasive ductal carcinoma,IDC)は乳癌の最も多い形態である。
In this present a novel approach, Supervised Contrastive Vision Transformer (SupCon-ViT) to improve the classification of IDC。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Invasive ductal carcinoma (IDC) is the most prevalent form of breast cancer. Breast tissue histopathological examination is critical in diagnosing and classifying breast cancer. Although existing methods have shown promising results, there is still room for improvement in the classification accuracy and generalization of IDC using histopathology images. We present a novel approach, Supervised Contrastive Vision Transformer (SupCon-ViT), for improving the classification of invasive ductal carcinoma in terms of accuracy and generalization by leveraging the inherent strengths and advantages of both transfer learning, i.e., pre-trained vision transformer, and supervised contrastive learning. Our results on a benchmark breast cancer dataset demonstrate that SupCon-Vit achieves state-of-the-art performance in IDC classification, with an F1-score of 0.8188, precision of 0.7692, and specificity of 0.8971, outperforming existing methods. In addition, the proposed model demonstrates resilience in scenarios with minimal labeled data, making it highly efficient in real-world clinical settings where labelled data is limited. Our findings suggest that supervised contrastive learning in conjunction with pre-trained vision transformers appears to be a viable strategy for an accurate classification of IDC, thus paving the way for a more efficient and reliable diagnosis of breast cancer through histopathological image analysis.
- Abstract（参考訳）: 浸潤性乳管癌(Invasive ductal carcinoma,IDC)は乳癌の最も多い形態である。
乳癌の診断と分類には乳房組織組織学的検査が重要である。
既存の方法では有望な結果が得られているが,病理組織像を用いてIDCの分類精度と一般化を向上する余地は残っている。
本稿では, トランスファーラーニング, 事前訓練されたビジョントランスフォーマー, 教師付きコントラスト学習の固有の長所と長所を活用することにより, 浸潤性胆管癌の分類を精度と一般化の観点から改善するための新しいアプローチであるSupervised Contrastive Vision Transformer(SupCon-ViT)を提案する。
IDC分類では,SupCon-VitがF1スコア0.8188,精度0.7692,特異性0.8971を達成し,既存手法よりも高い精度を示した。
さらに,ラベル付きデータが最小限のシナリオでレジリエンスを実証し,ラベル付きデータが制限された実環境において高い効率性を実現する。
以上の結果から,事前学習した視力変換器と併用した教師付きコントラスト学習が,IDCの正確な分類に有効な戦略であることが明らかとなり,病理組織像解析による乳癌のより効率的かつ信頼性の高い診断方法が確立された。
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