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/2407.02844v5
• Date: Sat, 07 Dec 2024 08:08:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 16:49:05.117747
• 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: 乳房病変の分類・分類のための新しいDeep Learning(DL)フレームワークを提案する。 本稿では,PMAD-LinkNetセグメンテーションフレームワークの高精度マッピング機構(PMM)を提案する。 また、コンポーネント固有の特徴拡張モジュール (CSFEM) を導入し、コンポーネント固有の特徴強化分類器 (CSFEC-Net) 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 is one of the leading causes of death globally, and thus there is an urgent need for early and accurate diagnostic techniques. Although ultrasound imaging is a widely used technique for breast cancer screening, it faces challenges such as poor boundary delineation caused by variations in tumor morphology and reduced diagnostic accuracy due to inconsistent image quality. To address these challenges, we propose novel Deep Learning (DL) frameworks for breast lesion segmentation and classification. We introduce a precision mapping mechanism (PMM) for a precision mapping and attention-driven LinkNet (PMAD-LinkNet) segmentation framework that dynamically adapts spatial mappings through morphological variation analysis, enabling precise pixel-level refinement of tumor boundaries. Subsequently, we introduce a component-specific feature enhancement module (CSFEM) for a component-specific feature-enhanced classifier (CSFEC-Net). Through a multi-level attention approach, the CSFEM magnifies distinguishing features of benign, malignant, and normal tissues. The proposed frameworks are evaluated against existing literature and a diverse set of state-of-the-art Convolutional Neural Network (CNN) architectures. The obtained results show that our segmentation model achieves an accuracy of 98.1%, an IoU of 96.9%, and a Dice Coefficient of 97.2%. For the classification model, an accuracy of 99.2% is achieved with F1-score, precision, and recall values of 99.1%, 99.3%, and 99.1%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは世界中の死因の1つであり、早期かつ正確な診断技術が必要である。 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,腫瘍形態の変化による境界線量の低下や画像品質の不整合による診断精度の低下といった課題に直面している。 これらの課題に対処するために,乳房病変の分類と分類のための新しいDeep Learning(DL)フレームワークを提案する。 本稿では, 形状変化解析により空間マッピングを動的に適応し, 腫瘍境界の精度の高い画素レベルの精細化を可能にする, 精密マッピングのための精密マッピング機構(PMM)と注意駆動リンクネット(PMAD-LinkNet)セグメンテーションフレームワークを提案する。 その後、コンポーネント固有の特徴拡張モジュール(CSFEM)を導入し、コンポーネント固有の特徴強化分類器(CSFEC-Net)を提案する。 マルチレベルアテンションアプローチを通じて、CSFEMは良性、悪性、正常な組織の特徴を拡大する。 提案するフレームワークは、既存の文献と、最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの多様なセットに対して評価される。 その結果, このセグメンテーションモデルの精度は98.1%, IoU96.9%, Dice係数97.2%であった。 分類モデルでは、99.2%の精度をF1スコア、精度、リコール値それぞれ99.1%、99.3%、99.1%で達成している。

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