論文の概要: Exploiting Precision Mapping and Component-Specific Feature Enhancement for Breast Cancer Segmentation and Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02844v4
• Date: Mon, 11 Nov 2024 11:05:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:46.050806
• Title: Exploiting Precision Mapping and Component-Specific Feature Enhancement for Breast Cancer Segmentation and Identification
• Title（参考訳）: 乳がん分離・同定のための爆発的精密マッピングと成分特異的特徴強調
• Authors: Pandiyaraju V, Shravan Venkatraman, Pavan Kumar S, Santhosh Malarvannan, Kannan A,
• Abstract要約: 本稿では, 乳がん病変の分類と同定を改善するために, 精密マッピング機構(PMM)とコンポーネント特異的特徴強調モジュール(CSFEM)を併用したディープラーニングフレームワークを提案する。 以上の結果から,SOTA(State-of-the-art)モデルと比較して,評価指標の大幅な改善が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Breast cancer is a leading cause of mortality worldwide, and demands the critical need for early and accurate diagnostic tools. Ultrasound imaging is a widely used modality for breast cancer screening, yet the precise segmentation and classification of tumors in these images are challenging due to variations in tumor morphology and image quality. To address these challenges, we propose novel deep learning (DL) frameworks leveraging a precision mapping mechanism (PMM) along with a component-specific feature enhancement module (CSFEM) to improve breast cancer lesion segmentation and identification. Our PPM ensures that the segmentation accurately reflects the true shape and extent of the tumor by meticulously delineating their boundaries. The CSFEM focuses on extracting and amplifying features unique to different tumor types, enabling the model to effectively distinguish between benign, malignant, and normal tissues. Integrating PMM and CSFEM into our segmentation model yielded an accuracy of 98.1%, an IoU of 96.9%, and a Dice Coefficient of 97.2%. Similarly, our classification model achieved an accuracy of 99.2%, with F1-score, precision, and recall values of 99.1%, 99.3%, and 99.1%, respectively. Our results indicate significant improvement in evaluation metrics in comparison to state-of-the-art (SOTA) models, demonstrating the effectiveness of precision mapping and component-specific feature enhancement in advancing breast cancer lesion analysis.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは世界中で死亡の第一の要因であり、早期かつ正確な診断ツールを必要とする。 超音波画像検査は乳癌検診において広く用いられている手法であるが,腫瘍形態や画像品質の変化により,腫瘍の正確な分画と分類が困難である。 これらの課題に対処するために, 精密マッピング機構(PMM)とコンポーネント特異的特徴強調モジュール(CSFEM)を併用した新しい深層学習(DL)フレームワークを提案する。 我々のPPMは, 境界線を的確に切り離すことにより, 腫瘍の真の形状と範囲を正確に反映することを保証する。 CSFEMは、異なる腫瘍タイプに特有の特徴の抽出と増幅に焦点を当てており、良性、悪性、正常な組織を効果的に区別することができる。 PMMとCSFEMをセグメンテーションモデルに統合すると、精度は98.1%、IoUは96.9%、Dice Coefficientは97.2%となった。 同様に、我々の分類モデルは、F1スコア、精度、リコール値それぞれ99.1%、99.3%、99.1%の99.2%の精度を達成した。 以上の結果より,SOTAモデルと比較して評価指標が有意に改善し,精度マッピングの有効性と,進行乳癌の病変解析における成分特異的な特徴増強効果が示された。

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