論文の概要: Features Fusion for Dual-View Mammography Mass Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16718v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 16:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:10:51.013507
• Title: Features Fusion for Dual-View Mammography Mass Detection
• Title（参考訳）: デュアルビューマンモグラフィマス検出のための特徴融合
• Authors: Arina Varlamova, Valery Belotsky, Grigory Novikov, Anton Konushin, Evgeny Sidorov,
• Abstract要約: 両マンモグラフィビューを同時に処理できるMAMM-Netという新しいモデルを提案する。 本実験は,従来の最先端モデルと比較して,PublicMデータセット上での優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5146068448101746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detection of malignant lesions on mammography images is extremely important for early breast cancer diagnosis. In clinical practice, images are acquired from two different angles, and radiologists can fully utilize information from both views, simultaneously locating the same lesion. However, for automatic detection approaches such information fusion remains a challenge. In this paper, we propose a new model called MAMM-Net, which allows the processing of both mammography views simultaneously by sharing information not only on an object level, as seen in existing works, but also on a feature level. MAMM-Net's key component is the Fusion Layer, based on deformable attention and designed to increase detection precision while keeping high recall. Our experiments show superior performance on the public DDSM dataset compared to the previous state-of-the-art model, while introducing new helpful features such as lesion annotation on pixel-level and classification of lesions malignancy.
• Abstract（参考訳）: 乳腺画像上悪性病変の検出は早期乳癌の診断において極めて重要である。 臨床では、画像は2つの異なる角度から取得され、放射線技師は両方の視点から情報を十分に活用し、同時に同じ病変を特定できる。 しかし、自動検出手法では、そのような情報融合は依然として課題である。 本稿では,MAMM-Netと呼ばれる新しいモデルを提案し,既存の作品に見られるように,オブジェクトレベルだけでなく特徴レベルにも情報を共有することで,両マンモグラフィビューの同時処理を可能にする。 MAMM-NetのキーコンポーネントはFusion Layerであり、変形可能な注意に基づいて、高いリコールを維持しながら検出精度を高めるように設計されている。 本実験は, 従来の最先端モデルと比較して, パブリックDDSMデータセットにおいて優れた性能を示すとともに, 画素レベルの病変診断や悪性腫瘍の分類など, 新たな有用な特徴を導入している。

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