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/2503.19945v3
• Date: Tue, 07 Oct 2025 23:35:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 14:21:17.963851
• 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、乳がんの早期発見の中心である。 人工知能の最近の進歩は、ますます高度なコンピュータ支援診断方法を可能にしている。 この進歩にもかかわらず、いくつかの重要な疑問は未解決のままである。
• 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, remains central to the early detection of breast cancer. Recent advances in artificial intelligence have enabled increasingly sophisticated computer-aided diagnostic methods, evolving from patch-based classifiers to whole-image approaches and then to multi-view architectures that jointly analyze complementary projections. Despite this progress, several critical questions remain unanswered. In this study, we systematically investigate these issues by addressing five key research questions: (1) the role of patch classifiers in performance, (2) the transferability of natural-image-trained backbones, (3) the advantages of learn-to-resize over conventional downscaling, (4) the contribution of multi-view integration, and (5) the robustness of findings across varying image quality. Beyond benchmarking, our experiments demonstrate clear performance gains over prior work. For the CBIS-DDSM dataset, we improved single-view AUC from 0.8153 to 0.8343, and multiple-view AUC from 0.8483 to 0.8658. Using a new comparative method, we also observed a 0.0217 AUC increase when extending from single to multiple-view analysis. On the complete VinDr-Mammo dataset, the multiple-view approach further improved results, achieving a 0.0492 AUC increase over single view and reaching 0.8511 AUC overall. These results establish new state-of-the-art benchmarks, providing clear evidence of the advantages of multi-view architectures for mammogram interpretation. Beyond performance, our analysis offers principled insights into model design and transfer learning strategies, contributing to the development of more accurate and reliable breast cancer screening tools. The inference code and trained models are publicly 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、乳がんの早期発見の中心である。 近年の人工知能の進歩により、パッチベースの分類器から全体像のアプローチへと進化し、補完的な投影を共同で分析するマルチビューアーキテクチャへと進化する、高度なコンピュータ支援診断手法が実現されている。 この進歩にもかかわらず、いくつかの重要な疑問は未解決のままである。 本研究では,(1) 動作におけるパッチ分類器の役割,(2) 自然なイメージを訓練したバックボーンの転送可能性,(3) 従来のダウンスケールよりも学習から再利用の利点,(4) マルチビュー統合の寄与,(5) 画像品質の異なる結果の堅牢性,の5つの主要な研究課題に対処して,これらの課題を体系的に検討する。 ベンチマーク以外の実験では、以前の作業よりも明らかなパフォーマンス向上が示されています。 CBIS-DDSMデータセットでは、シングルビューAUCを0.8153から0.8343に改善し、マルチビューAUCを0.8483から0.8658に改善した。 また,新しい比較手法を用いて,単視点から複数視点まで拡張した場合に0.0217 AUCの増加が見られた。 完全なVinDr-Mammoデータセットでは、マルチビューアプローチにより結果はさらに改善され、単一ビューで0.0492 AUCが増加し、全体として0.8511 AUCに達した。 これらの結果は新しい最先端のベンチマークを確立し、マンモグラム解釈のためのマルチビューアーキテクチャの利点の明確な証拠を提供する。 我々の分析は、パフォーマンス以外にも、モデル設計と転移学習戦略に関する原則的な洞察を提供し、より正確で信頼性の高い乳癌検診ツールの開発に寄与する。 推論コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/dpetrini/multiple-view.comで公開されている。

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