論文の概要: CBAM-EfficientNetV2 for Histopathology Image Classification using Transfer Learning and Dual Attention Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22392v5
- Date: Sat, 18 Jan 2025 20:15:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:17:19.413684
- Title: CBAM-EfficientNetV2 for Histopathology Image Classification using Transfer Learning and Dual Attention Mechanisms
- Title（参考訳）: 転写学習とデュアルアテンション機構を用いたCBAM-EfficientNetV2による病理画像分類
- Authors: Naren Sengodan,
- Abstract要約: 本研究では,EfficientNetV2モデルを用いて特徴抽出を改善し,関連組織領域に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
CBAMを搭載した効率の良いNetV2-XLは、最高精度99.01%、F1スコア98.31%を400倍の精度で達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Breast cancer histopathology image classification is critical for early detection and improved patient outcomes. 1 This study introduces a novel approach leveraging EfficientNetV2 models, to improve feature extraction and focus on relevant tissue regions. The proposed models were evaluated on the BreakHis dataset across multiple magnification scales (40X, 100X, 200X, and 400X). 2 Among them, the EfficientNetV2-XL with CBAM achieved outstanding performance, reaching a peak accuracy of 99.01 percent and an F1-score of 98.31 percent at 400X magnification, outperforming state-of-the-art methods. 3 By integrating Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) for preprocessing and optimizing computational efficiency, this method demonstrates its suitability for real-time clinical deployment. 3 The results underscore the potential of attention-enhanced scalable architectures in advancing diagnostic precision for breast cancer detection.
- Abstract（参考訳）: 乳癌の病理組織学的画像分類は早期発見と患者の予後改善に重要である。
1) 本研究は, 効率的なNetV2モデルを活用する新しいアプローチを導入し, 特徴抽出を改善し, 関連組織領域に焦点を当てる。
提案したモデルは,複数の倍率スケール(40X,100X,200X,400X)でBreakHisデータセットを用いて評価した。
このうち、CBAM搭載の効率の良いNetV2-XLは99.01%、F1スコアは400倍の98.31%に達し、最先端の手法よりも優れていた。
3 Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) を前処理と計算効率の最適化のために統合することにより, リアルタイムな臨床展開に適合することを示す。
3 乳がんの診断精度向上における注意力増強型拡張アーキテクチャの可能性について検討した。
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