論文の概要: UNet++ and LSTM combined approach for Breast Ultrasound Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05585v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 08:39:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:59:12.055408
• Title: UNet++ and LSTM combined approach for Breast Ultrasound Image Segmentation
• Title（参考訳）: 乳房超音波画像分割のためのUNet++とLSTMの組み合わせアプローチ
• Authors: Saba Hesaraki, Morteza Akbari, Ramin Mousa,
• Abstract要約: この研究は、LSTM層と自己保持機構を統合することで、UNet++アーキテクチャを充実させようとしている。 GTデータセットによるBUSIのデータ増大による提案手法の融合により、精度98.88%、特異度99.53%、精度95.34%、感度91.20%、F1スコア93.74、Dice係数92.74%が達成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Breast cancer stands as a prevalent cause of fatality among females on a global scale, with prompt detection playing a pivotal role in diminishing mortality rates. The utilization of ultrasound scans in the BUSI dataset for medical imagery pertaining to breast cancer has exhibited commendable segmentation outcomes through the application of UNet and UNet++ networks. Nevertheless, a notable drawback of these models resides in their inattention towards the temporal aspects embedded within the images. This research endeavors to enrich the UNet++ architecture by integrating LSTM layers and self-attention mechanisms to exploit temporal characteristics for segmentation purposes. Furthermore, the incorporation of a Multiscale Feature Extraction Module aims to grasp varied scale features within the UNet++. Through the amalgamation of our proposed methodology with data augmentation on the BUSI with GT dataset, an accuracy rate of 98.88%, specificity of 99.53%, precision of 95.34%, sensitivity of 91.20%, F1-score of 93.74, and Dice coefficient of 92.74% are achieved. These findings demonstrate competitiveness with cutting-edge techniques outlined in existing literature.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは、世界規模で女性の死亡の原因となっているが、早期発見は死亡率の低下に重要な役割を担っている。 UNet と UNet++ ネットワークを応用して, 乳がん関連医用画像に対する BUSI データセットにおける超音波スキャンの有用性を示す。 それでも、これらのモデルの顕著な欠点は、画像内に埋め込まれた時間的側面に対する意図しない状態にある。 本研究は,LSTM層と自己アテンション機構を統合してUNet++アーキテクチャを強化し,セグメンテーション目的の時間特性を活用することを目的とする。 さらに、マルチスケール特徴抽出モジュールの組み入れは、UNet++内の様々なスケールの特徴を把握することを目的としている。 GTデータセットによるBUSIのデータ増大による提案手法の融合により、精度98.88%、特異度99.53%、精度95.34%、感度91.20%、F1スコア93.74、Dice係数92.74%が達成された。 これらの結果は,既存の文献で概説した最先端技術との競争力を示している。

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