論文の概要: BI-RADS prediction of mammographic masses using uncertainty information extracted from a Bayesian Deep Learning model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13999v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 12:24:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:55.469861
• Title: BI-RADS prediction of mammographic masses using uncertainty information extracted from a Bayesian Deep Learning model
• Title（参考訳）: ベイズ深層学習モデルから抽出した不確実性情報を用いたマンモグラフィのBI-RADS予測
• Authors: Mohaddeseh Chegini, Ali Mahloojifar,
• Abstract要約: ベイズ深層学習モデルにより抽出された不確実性情報を用いてBI_RADSスコアを予測する。 このモデルは良性検体を75.86%の精度で識別し、すべての悪性検体をBI_RADS 5と正しく識別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The BI_RADS score is a probabilistic reporting tool used by radiologists to express the level of uncertainty in predicting breast cancer based on some morphological features in mammography images. There is a significant variability in describing masses which sometimes leads to BI_RADS misclassification. Using a BI_RADS prediction system is required to support the final radiologist decisions. In this study, the uncertainty information extracted by a Bayesian deep learning model is utilized to predict the BI_RADS score. The investigation results based on the pathology information demonstrate that the f1-scores of the predictions of the radiologist are 42.86%, 48.33% and 48.28%, meanwhile, the f1-scores of the model performance are 73.33%, 59.60% and 59.26% in the BI_RADS 2, 3 and 5 dataset samples, respectively. Also, the model can distinguish malignant from benign samples in the BI_RADS 0 category of the used dataset with an accuracy of 75.86% and correctly identify all malignant samples as BI_RADS 5. The Grad-CAM visualization shows the model pays attention to the morphological features of the lesions. Therefore, this study shows the uncertainty-aware Bayesian Deep Learning model can report his uncertainty about the malignancy of a lesion based on morphological features, like a radiologist.
• Abstract（参考訳）: BI_RADSスコア(BI_RADS score)は、マンモグラフィー画像のいくつかの形態的特徴に基づいて、乳癌の予測における不確実性のレベルを表現するために、放射線学者が使用する確率的報告ツールである。 質量の記述には大きなバリエーションがあり、BI_RADSの誤分類につながることがある。 BI_RADS予測システムを用いることで、最終的な放射線医学的決定を支援する必要がある。 本研究では,ベイズ深層学習モデルにより抽出された不確実性情報を用いてBI_RADSスコアを予測する。 病理情報に基づく調査の結果、放射線技師の予測のf1スコアは42.86%、48.33%、48.28%であり、モデルの性能のf1スコアは、BI_RADS 2, 3, 5データセットの73.33%、59.60%、59.26%であることが示された。 また、このモデルは、使用データセットのBI_RADS 0カテゴリの良性サンプルを75.86%の精度で識別し、すべての悪性サンプルをBI_RADS 5と正しく識別することができる。 Grad-CAMの可視化は、モデルが病変の形態的特徴に注意を払っていることを示している。 そこで本研究では,不確実性を考慮したベイズ深層学習モデルを用いて,放射線学のような形態学的特徴に基づく病変の悪性度に関する不確実性を報告する。

関連論文リスト

• Learning a Clinically-Relevant Concept Bottleneck for Lesion Detection in Breast Ultrasound [0.0]
  本稿では,米国放射線学大学乳房画像・報告データシステム(BI-RADS)の標準語彙を用いた解釈可能な予測を提供する説明可能なAIモデルを提案する。 このモデルは、BI-RADSの既知の特徴が最終的ながん分類の前に予測される概念ボトルネック層を特徴とするディープニューラルネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T00:44:33Z)
• Towards Enhanced Analysis of Lung Cancer Lesions in EBUS-TBNA -- A Semi-Supervised Video Object Detection Method [0.0]
  本研究は, 子宮内膜超音波(EBUS)を用いた肺病変のコンピュータ診断システムの構築を目的とする。 これまでの研究では、EBUS-TBNAへのオブジェクト検出モデルの適用が不足していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T13:23:21Z)
• Post-Hoc Explainability of BI-RADS Descriptors in a Multi-task Framework for Breast Cancer Detection and Segmentation [48.08423125835335]
  MT-BI-RADSは乳房超音波(BUS)画像における腫瘍検出のための新しい深層学習手法である。 放射線科医が腫瘍の悪性度を予測するための意思決定プロセスを理解するための3つのレベルの説明を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-27T22:07:42Z)
• Multivariate Analysis on Performance Gaps of Artificial Intelligence Models in Screening Mammography [4.123006816939975]
  異常分類のための深層学習モデルは,マンモグラフィーのスクリーニングにおいて良好に機能する。 モデル不全のリスクの増加に伴う人口統計学的、画像的、臨床的特徴はいまだに不明である。 年齢,人種,病理所見,組織密度,画像特徴によって定義されるサブグループによるモデル性能の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T02:28:45Z)
• Lesion detection in contrast enhanced spectral mammography [0.0]
  近年の乳房画像解析のためのニューラルネットワークモデルの出現は、コンピュータ支援診断における画期的な進歩である。 本研究は,CESMリコンビネート画像に対する深層学習に基づくコンピュータ支援診断開発を提案し,病変の検出と症例の分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T06:49:02Z)
• Improving the diagnosis of breast cancer based on biophysical ultrasound features utilizing machine learning [0.0]
  乳がん検出のための生物物理学的特徴に基づく機械学習手法を提案する。 以上より, 乳腺病変のタイプとサイズは, 分類では98.0%, 操作特性曲線では0.98以上であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T23:53:09Z)
• Supervised Machine Learning Algorithm for Detecting Consistency between Reported Findings and the Conclusions of Mammography Reports [66.89977257992568]
  マンモグラフィーは患者の病態の診断を文書化する。 多くの報告は非標準用語(非BI-RADS記述子)と不完全文を含んでいる。 本研究の目的は,報告された結論と,報告された放射線学の知見に基づいて期待される結果とを比較して,そのような不一致を検出するツールを開発することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T08:59:04Z)
• BI-RADS-Net: An Explainable Multitask Learning Approach for Cancer Diagnosis in Breast Ultrasound Images [69.41441138140895]
  本稿では,乳房超音波画像における癌検出のための新しい深層学習手法であるBI-RADS-Netを紹介する。 提案手法は, 臨床診断に関連する特徴表現を学習することにより, 乳腺腫瘍の説明と分類を行うタスクを取り入れたものである。 臨床医が医療現場で診断・報告するために使用する形態学的特徴の観点から予測(良性または悪性)の説明が提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T19:14:46Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
• Chest x-ray automated triage: a semiologic approach designed for clinical implementation, exploiting different types of labels through a combination of four Deep Learning architectures [83.48996461770017]
  本研究では,異なる畳み込みアーキテクチャの後期融合に基づく深層学習手法を提案する。 公開胸部x線画像と機関アーカイブを組み合わせたトレーニングデータセットを4つ構築した。 4つの異なるディープラーニングアーキテクチャをトレーニングし、それらのアウトプットとレイトフュージョン戦略を組み合わせることで、統一されたツールを得ました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-23T14:38:35Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。