論文の概要: Variable-frame CNNLSTM for Breast Nodule Classification using Ultrasound Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11481v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 06:35:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:12.051495
• Title: Variable-frame CNNLSTM for Breast Nodule Classification using Ultrasound Videos
• Title（参考訳）: 超音波映像を用いた乳頭結節分類のための可変フレームCNNLSTM
• Authors: Xiangxiang Cui, Zhongyu Li, Xiayue Fan, Peng Huang, Ying Wang, Meng Yang, Shi Chang, Jihua Zhu,
• Abstract要約: 本研究では,CNNとLSTMに基づく新しい映像分類手法を提案する。 CNNが抽出した画像の特徴を1x512次元に減らし、LSTMトレーニングのための特徴ベクトルのソートと圧縮を行う。 実験により,我々の可変フレームCNNLSTM法は,すべての指標において,他の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.437678884189697
• License:
• Abstract: The intersection of medical imaging and artificial intelligence has become an important research direction in intelligent medical treatment, particularly in the analysis of medical images using deep learning for clinical diagnosis. Despite the advances, existing keyframe classification methods lack extraction of time series features, while ultrasonic video classification based on three-dimensional convolution requires uniform frame numbers across patients, resulting in poor feature extraction efficiency and model classification performance. This study proposes a novel video classification method based on CNN and LSTM, introducing NLP's long and short sentence processing scheme into video classification for the first time. The method reduces CNN-extracted image features to 1x512 dimension, followed by sorting and compressing feature vectors for LSTM training. Specifically, feature vectors are sorted by patient video frame numbers and populated with padding value 0 to form variable batches, with invalid padding values compressed before LSTM training to conserve computing resources. Experimental results demonstrate that our variable-frame CNNLSTM method outperforms other approaches across all metrics, showing improvements of 3-6% in F1 score and 1.5% in specificity compared to keyframe methods. The variable-frame CNNLSTM also achieves better accuracy and precision than equal-frame CNNLSTM. These findings validate the effectiveness of our approach in classifying variable-frame ultrasound videos and suggest potential applications in other medical imaging modalities.
• Abstract（参考訳）: 医用画像と人工知能の交わりは、インテリジェント医療、特に深層学習による臨床診断の医療画像の解析において重要な研究方向となっている。 従来のキーフレーム分類法では時系列特徴の抽出は行わなかったが、3次元畳み込みに基づく超音波ビデオ分類では患者間で均一なフレーム番号が必要であり、特徴抽出効率が低下し、モデル分類性能が低下した。 本研究では,CNNとLSTMに基づく新しいビデオ分類手法を提案し,NLPの長文・短文処理方式を初めてビデオ分類に適用した。 この方法は,CNN抽出画像の特徴量を1x512次元に減らし,LSTM訓練のための特徴ベクトルのソートと圧縮を行う。 具体的には、機能ベクトルを患者ビデオフレーム番号でソートし、計算資源を保存するためのLSTMトレーニング前に、無効なパディング値が圧縮された可変バッチを生成するためにパディング値0を占有する。 実験の結果, 可変フレームCNNLSTM法は, キーフレーム法に比べてF1スコアが3～6%, 特異性が1.5%向上した。 可変フレーム CNNLSTM は等フレーム CNNLSTM よりも精度と精度がよい。 これらの結果から, 可変フレーム超音波映像の分類におけるアプローチの有効性が検証され, その他の医用画像の応用の可能性も示唆された。

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