論文の概要: EfficientNet with Hybrid Attention Mechanisms for Enhanced Breast Histopathology Classification: A Comprehensive Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22392v1
- Date: Tue, 29 Oct 2024 17:56:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:42.043558
- Title: EfficientNet with Hybrid Attention Mechanisms for Enhanced Breast Histopathology Classification: A Comprehensive Approach
- Title（参考訳）: ハイブリット・アテンション・メカニズムを用いた乳腺病理組織分類 : 包括的アプローチ
- Authors: Naren Sengodan,
- Abstract要約: 本稿では,ハイブリット・エフィシエント・ネットモデルと高度な注意機構を統合し,特徴抽出を強化し,重要な画像領域に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
利用可能な病理組織学データセットを用いて,複数の拡大スケールでモデルの性能を評価する。
その結果, 精度, F1スコア, 精度, リコールなどの指標を用いて評価し, 診断精度を向上させる上での本モデルの有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Breast cancer histopathology image classification is crucial for early cancer detection, offering the potential to reduce mortality rates through timely diagnosis. This paper introduces a novel approach integrating Hybrid EfficientNet models with advanced attention mechanisms, including Convolutional Block Attention Module (CBAM), Self-Attention, and Deformable Attention, to enhance feature extraction and focus on critical image regions. We evaluate the performance of our models across multiple magnification scales using publicly available histopathological datasets. Our method achieves significant improvements, with accuracy reaching 98.42% at 400X magnification, surpassing several state-of-the-art models, including VGG and ResNet architectures. The results are validated using metrics such as accuracy, F1-score, precision, and recall, demonstrating the clinical potential of our model in improving diagnostic accuracy. Furthermore, the proposed method shows increased computational efficiency, making it suitable for integration into real-time diagnostic workflows.
- Abstract（参考訳）: 乳がんの病理組織像分類は早期がん発見に不可欠であり、タイムリー診断によって死亡率を低下させる可能性がある。
本稿では,進化的ブロック注意モジュール(CBAM, Self-Attention, Deformable Attention)などの高度な注意機構を組み込んだハイブリッドネットワークモデルを提案する。
病理組織学的データセットを用いて,複数の拡大スケールでモデルの性能を評価する。
提案手法は,400倍の精度で98.42%の精度を実現し,VGGやResNetアーキテクチャなどの最先端モデルを上回る精度を実現している。
その結果, 精度, F1スコア, 精度, リコールなどの指標を用いて評価し, 診断精度を向上させる上での本モデルの有効性を実証した。
さらに,提案手法は計算効率の向上を図り,リアルタイム診断ワークフローへの統合に適している。
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