論文の概要: Mammo-Clustering:A Weakly Supervised Multi-view Global-Local Context Clustering Network for Detection and Classification in Mammography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14876v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 10:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 20:39:08.805582
• Title: Mammo-Clustering:A Weakly Supervised Multi-view Global-Local Context Clustering Network for Detection and Classification in Mammography
• Title（参考訳）: マンモクラスタリング:マンモグラフィーにおける検出・分類のための多視点グローバルローカルコンテキストクラスタリングネットワーク
• Authors: Shilong Yang, Chulong Zhang, Qi Zang, Juan Yu, Liang Zeng, Xiao Luo, Yexuan Xing, Xin Pan, Qi Li, Xiaokun Liang, Yaoqin Xie,
• Abstract要約: 文脈クラスタリングに基づく乳がん早期検診モデルを提案する。 本モデルは, 乳がん検診における医師の負担軽減と, 未発達地域の女性に対する乳がん検診の可能性を高める可能性を示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.581151516877238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Breast cancer has long posed a significant threat to women's health, making early screening crucial for mitigating its impact. However, mammography, the preferred method for early screening, faces limitations such as the burden of double reading by radiologists, challenges in widespread adoption in remote and underdeveloped areas, and obstacles in intelligent early screening development due to data constraints. To address these challenges, we propose a weakly supervised multi-view mammography early screening model for breast cancer based on context clustering. Context clustering, a feature extraction structure that is neither CNN nor transformer, combined with multi-view learning for information complementation, presents a promising approach. The weak supervision design specifically addresses data limitations. Our model achieves state-of-the-art performance with fewer parameters on two public datasets, with an AUC of 0.828 on the Vindr-Mammo dataset and 0.805 on the CBIS-DDSM dataset. Our model shows potential in reducing the burden on doctors and increasing the feasibility of breast cancer screening for women in underdeveloped regions.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは長い間、女性の健康に重大な脅威を与えてきた。 しかし, 早期検診法として好まれるマンモグラフィでは, 放射線学者による二重検診の負担, 遠隔地や未開発地域への普及の課題, データの制約による知的早期検診の障害など, 限界に直面している。 これらの課題に対処するために,文脈クラスタリングに基づく乳がん早期検診モデルを提案する。 コンテキストクラスタリングは、CNNでもトランスフォーマーでもない特徴抽出構造であり、情報補完のための多視点学習と組み合わせることで、有望なアプローチを示す。 弱い監督設計は、特にデータ制限に対処する。 本モデルでは,2つの公開データセットのパラメータが少なく,Vindr-MammoデータセットのAUCが0.828,CBIS-DDSMデータセットの0.805,最先端のパフォーマンスを実現している。 本モデルは, 乳がん検診における医師の負担軽減と, 未発達地域の女性に対する乳がん検診の可能性を高める可能性を示唆する。

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