論文の概要: Analysis of Transferred Pre-Trained Deep Convolution Neural Networks in Breast Masses Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17959v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 20:16:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:58.588681
• Title: Analysis of Transferred Pre-Trained Deep Convolution Neural Networks in Breast Masses Recognition
• Title（参考訳）: 乳房マス認識における伝達前訓練深部畳み込みニューラルネットワークの解析
• Authors: Qusay Shihab Hamad, Hussein Samma, Shahrel Azmin Suandi,
• Abstract要約: 乳腺X線像を良性または悪性と分類し, 術前訓練したCNNにおける層凍結の影響について検討した。 VGG19の冷凍第1ブロックの感度は95.64 %であり、VGG19全体のトレーニングは94.48%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3686252536891454
• License:
• Abstract: Breast cancer detection based on pre-trained convolution neural network (CNN) has gained much interest among other conventional computer-based systems. In the past few years, CNN technology has been the most promising way to find cancer in mammogram scans. In this paper, the effect of layer freezing in a pre-trained CNN is investigated for breast cancer detection by classifying mammogram images as benign or malignant. Different VGG19 scenarios have been examined based on the number of convolution layer blocks that have been frozen. There are a total of six scenarios in this study. The primary benefits of this research are twofold: it improves the model's ability to detect breast cancer cases and it reduces the training time of VGG19 by freezing certain layers.To evaluate the performance of these scenarios, 1693 microbiological images of benign and malignant breast cancers were utilized. According to the reported results, the best recognition rate was obtained from a frozen first block of VGG19 with a sensitivity of 95.64 %, while the training of the entire VGG19 yielded 94.48%.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく乳癌検出は、他のコンピュータベースシステムにおいて大きな関心を集めている。 過去数年間、CNN技術はマンモグラフィースキャンでがんを見つける最も有望な方法であった。 本稿では, 乳腺X線像を良性, 悪性と分類し, 術前訓練したCNNにおける層凍結の影響について検討した。 凍結された畳み込み層ブロックの数に基づいて、異なるVGG19シナリオが検討されている。 この研究には合計6つのシナリオがある。 本研究の主な利点は, 乳がん症例の検出能力の向上と, 特定の層を凍結することによりVGG19の訓練時間を短縮することである。 報告結果によると、VGG19の凍結第1ブロックの感度は95.64 %であり、VGG19全体のトレーニングは94.48%であった。

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