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/2503.19945v2
• Date: Sun, 31 Aug 2025 23:36:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.247883
• 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: X線撮影技術であるマンモグラフィーは、乳がんの早期発見において重要な役割を担っている。 コンピュータ支援による検出と診断手法が提案され、人工知能と機械学習の進歩をますます活用している。 本稿では,シングルビューおよびマルチビューマンモグラム分類手法の有効性を評価し,比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mammography, an X-ray-based imaging technique, plays a crucial role in the early detection of breast cancer. Its accuracy heavily depends on expert radiologists, making it essential to minimize interpretation errors. To support radiologists, various computer-aided detection and diagnostic methods have been proposed, increasingly leveraging advancements in artificial intelligence and machine learning. Over recent years, mammogram analysis has evolved significantly - from early patch-based classifiers, which examine only localized regions of images, to full-image classifiers, and later towards multi-view systems that simultaneously integrate multiple perspectives of the mammographic exam for enhanced accuracy. Despite this progression, critical questions remain, such as whether multi-view systems consistently outperform single-view approaches. In this paper, we systematically evaluate and compare the effectiveness of single-view and multi-view mammogram classification techniques. Our research introduces models that achieve superior performance relative to existing state-of-the-art approaches in both single-view and two-view classification scenarios. Furthermore, our findings provide valuable insights into optimal model architectures and effective transfer learning strategies, paving the way for more accurate and efficient mammogram interpretation. The inference code and model are available at https://github.com/dpetrini/multiple-view.
• Abstract（参考訳）: X線撮影技術であるマンモグラフィーは、乳がんの早期発見において重要な役割を担っている。 その精度は専門の放射線学者に大きく依存しており、解釈誤りを最小限に抑えることが不可欠である。 放射線学者を支援するために、人工知能と機械学習の進歩をますます活用し、様々なコンピュータ支援検出・診断手法が提案されている。 近年,画像の局所領域のみを検査する初期のパッチベースの分類器からフルイメージ分類器に至るまで,マンモグラフィー検査の複数の視点を同時に統合して精度を高めるマルチビューシステムへと,マンモグラフィー分析が発展してきた。 この進歩にもかかわらず、マルチビューシステムがシングルビューアプローチを一貫して上回っているかどうかといった重要な疑問が残る。 本稿では,単一視点および多視点マンモグラム分類手法の有効性を体系的に評価し,比較する。 本研究は,一視点および二視点の分類シナリオにおいて,既存の最先端手法と比較して優れた性能を実現するモデルを提案する。 さらに,本研究では,より正確かつ効率的なマンモグラムの解釈方法として,最適なモデルアーキテクチャと効果的な伝達学習戦略に関する貴重な知見を提供する。 推論コードとモデルはhttps://github.com/dpetrini/multiple-view.comで公開されている。

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