論文の概要: Optimizing Breast Cancer Detection in Mammograms: A Comprehensive Study of Transfer Learning, Resolution Reduction, and Multi-View Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19945v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 11:51:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:25.666397
• Title: Optimizing Breast Cancer Detection in Mammograms: A Comprehensive Study of Transfer Learning, Resolution Reduction, and Multi-View Classification
• Title（参考訳）: マンモグラムにおける乳癌検診の最適化 : 移行学習,分解能低下,多視点分類の総合的研究
• Authors: Daniel G. P. Petrini, Hae Yong Kim,
• Abstract要約: 本研究は,マンモグラフィにおける乳癌検診における機械学習の適用について,オープンな疑問を呈するものである。 単一ビューと2ビューの分類器の両方において、先行結果より優れたモデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study explores open questions in the application of machine learning for breast cancer detection in mammograms. Current approaches often employ a two-stage transfer learning process: first, adapting a backbone model trained on natural images to develop a patch classifier, which is then used to create a single-view whole-image classifier. Additionally, many studies leverage both mammographic views to enhance model performance. In this work, we systematically investigate five key questions: (1) Is the intermediate patch classifier essential for optimal performance? (2) Do backbone models that excel in natural image classification consistently outperform others on mammograms? (3) When reducing mammogram resolution for GPU processing, does the learn-to-resize technique outperform conventional methods? (4) Does incorporating both mammographic views in a two-view classifier significantly improve detection accuracy? (5) How do these findings vary when analyzing low-quality versus high-quality mammograms? By addressing these questions, we developed models that outperform previous results for both single-view and two-view classifiers. Our findings provide insights into model architecture and transfer learning strategies contributing to more accurate and efficient mammogram analysis.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,マンモグラフィにおける乳癌検診における機械学習の適用について,オープンな疑問を呈するものである。 現在のアプローチでは、しばしば2段階の転送学習プロセスが採用されている: まず、自然言語で訓練されたバックボーンモデルを適用してパッチ分類器を開発し、その後、単一のビュー全体画像分類器を作成する。 さらに,マンモグラフィー・ビューを利用してモデル性能を向上させる研究も数多く行われている。 本研究は,(1)中間パッチ分類器は最適性能に必須か? 2) 自然な画像分類に優れるバックボーンモデルはマンモグラフィーで他よりも一貫して優れているか? (3)GPU処理におけるマンモグラム分解能の低減は従来の手法より優れているか? (4)両マンモグラフィービューを2次元分類器に組み込むことは検出精度を著しく向上させるか? (5)高品位マンモグラフィーと低品位マンモグラフィーではどのように異なるのか? これらの問題に対処することで、単ビューと二ビューの分類器の両方において、以前の結果より優れているモデルを開発した。 本研究は,より正確かつ効率的なマンモグラフィー解析に寄与するモデルアーキテクチャと伝達学習戦略に関する知見を提供する。

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