論文の概要: Multi-Attention Integrated Deep Learning Frameworks for Enhanced Breast Cancer Segmentation and Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02844v1
- Date: Wed, 3 Jul 2024 06:40:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 15:25:09.609566
- Title: Multi-Attention Integrated Deep Learning Frameworks for Enhanced Breast Cancer Segmentation and Identification
- Title（参考訳）: 乳がん分離・同定のための多段階統合型深層学習フレームワーク
- Authors: Pandiyaraju V, Shravan Venkatraman, Pavan Kumar S, Santhosh Malarvannan, Kannan A,
- Abstract要約: 超音波画像を用いた乳腺腫瘍の正確な診断・分類は医学的課題である。
本研究は,乳がん腫瘍の超音波画像からの分類と分類を目的とした多目的ディープラーニング(DL)フレームワークを提案する。
- 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: Breast cancer poses a profound threat to lives globally, claiming numerous lives each year. Therefore, timely detection is crucial for early intervention and improved chances of survival. Accurately diagnosing and classifying breast tumors using ultrasound images is a persistent challenge in medicine, demanding cutting-edge solutions for improved treatment strategies. This research introduces multiattention-enhanced deep learning (DL) frameworks designed for the classification and segmentation of breast cancer tumors from ultrasound images. A spatial channel attention mechanism is proposed for segmenting tumors from ultrasound images, utilizing a novel LinkNet DL framework with an InceptionResNet backbone. Following this, the paper proposes a deep convolutional neural network with an integrated multi-attention framework (DCNNIMAF) to classify the segmented tumor as benign, malignant, or normal. From experimental results, it is observed that the segmentation model has recorded an accuracy of 98.1%, with a minimal loss of 0.6%. It has also achieved high Intersection over Union (IoU) and Dice Coefficient scores of 96.9% and 97.2%, respectively. Similarly, the classification model has attained an accuracy of 99.2%, with a low loss of 0.31%. Furthermore, the classification framework has achieved outstanding F1-Score, precision, and recall values of 99.1%, 99.3%, and 99.1%, respectively. By offering a robust framework for early detection and accurate classification of breast cancer, this proposed work significantly advances the field of medical image analysis, potentially improving diagnostic precision and patient outcomes.
- Abstract（参考訳）: 乳がんは世界中で深刻な脅威となり、毎年多くの命が報告されている。
したがって、早期介入や生存率の向上には、タイムリーな検出が不可欠である。
超音波画像を用いた乳腺腫瘍の正確な診断と分類は、治療戦略の改善のために最先端の解決策を要求する医学的課題である。
本研究は,乳がん腫瘍の超音波画像からの分類と分類を目的とした多目的ディープラーニング(DL)フレームワークを提案する。
InceptionResNetバックボーンを備えた新しいLinkNet DLフレームワークを用いて,超音波画像から腫瘍をセグメント化するための空間チャネルアテンション機構を提案する。
そこで本研究では,腫瘍を良性,悪性,正常と分類するために,DCNNIMAFを用いた深部畳み込みニューラルネットワークを提案する。
実験結果から、セグメンテーションモデルの精度は98.1%であり、最小損失は0.6%であることがわかった。
また、IoUとDice Coefficientのスコアはそれぞれ96.9%、97.2%という高いインターセクションを達成している。
同様に、分類モデルは99.2%の精度に達し、低い損失は0.31%となった。
さらに、この分類フレームワークは、それぞれ99.1%、99.3%、99.1%の優れたF1スコア、精度、リコール値を達成した。
乳がんの早期発見と正確な分類のための堅牢な枠組みを提供することにより、この研究は医療画像解析の分野を著しく進歩させ、診断精度と患者の予後を向上させる可能性がある。
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