論文の概要: ThyroidEffi 1.0: A Cost-Effective System for High-Performance Multi-Class Thyroid Carcinoma Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14139v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 02:13:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 04:49:42.264138
• Title: ThyroidEffi 1.0: A Cost-Effective System for High-Performance Multi-Class Thyroid Carcinoma Classification
• Title（参考訳）: ThyroidEffi 1.0: 高性能多型甲状腺癌分類のための費用効果システム
• Authors: Hai Pham-Ngoc, De Nguyen-Van, Dung Vu-Tien, Phuong Le-Hong,
• Abstract要約: 甲状腺FNAB画像の分類のための深層学習システムの開発と評価を行った。 我々のフレームワークは、情報サブリージョン抽出とノイズ低減のためのYOLOv10ベースのセルクラスタ検出機能を備えている。 システムは1000ケースを30秒で処理し、12コアCPUのような広くアクセス可能なハードウェアの実現可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Automated classification of thyroid fine needle aspiration biopsy (FNAB) images faces challenges in limited data, inter-observer variability, and computational cost. Efficient, interpretable models are crucial for clinical support. Objective: To develop and externally validate a deep learning system for the multi-class classification of thyroid FNAB images into three key categories that directly guide post-biopsy treatment decisions in Vietnam: benign (B2), suspicious for malignancy (B5), and malignant (B6), while achieving high diagnostic accuracy with low computational overhead. Methods: Our framework features: (1) YOLOv10-based cell cluster detection for informative sub-region extraction and noise reduction; (2) a curriculum learning-inspired protocol sequencing localized crops to full images for multi-scale feature capture; (3) adaptive lightweight EfficientNetB0 (4 millions parameters) selection balancing performance and efficiency; and (4) a Transformer-inspired module for multi-scale, multi-region analysis. External validation used 1,015 independent FNAB images. Results: ThyroidEffi Basic achieved a macro F1 of 89.19\% and AUCs of 0.98 (B2), 0.95 (B5), and 0.96 (B6) on the internal test set. External validation yielded AUCs of 0.9495 (B2), 0.7436 (B5), and 0.8396 (B6). ThyroidEffi Premium improved macro F1 to 89.77\%. Grad-CAM highlighted key diagnostic regions, confirming interpretability. The system processed 1000 cases in 30 seconds, demonstrating feasibility on widely accessible hardware like a 12-core CPU. Conclusions: This work demonstrates that high-accuracy, interpretable thyroid FNAB image classification is achievable with minimal computational demands.
• Abstract（参考訳）: 背景: 甲状腺細針吸引生検(FNAB)画像の自動分類は, 限られたデータ, サーバ間変動性, 計算コストの課題に直面している。 効果的な解釈可能なモデルが臨床支援に不可欠である。 目的: 甲状腺FNAB画像の多クラス分類のための深層学習システムを, ベトナムにおけるバイオシー後の治療決定を直接導く3つの重要なカテゴリ, 良性(B2), 不審性(B5), 悪性(B6)に分類し, 高い診断精度を高い計算オーバーヘッドで達成する。 方法:1)情報的サブリージョン抽出とノイズ低減のためのYOLOv10ベースのセルクラスタ検出,2)マルチスケールの特徴キャプチャのためのローカライズされた作物をフルイメージにシークエンシングするカリキュラム,(3)適応型軽量なEfficientNetB0(400万のパラメータ)選択バランシング性能と効率,(4)マルチスケール・マルチリージョン分析のためのTransformerインスパイアされたモジュール。 外部検証は1015個の独立FNAB画像を使用した。 結果: ThyroidEffi BasicのマクロF1は89.19\%、AUCは0.98(B2)、0.95(B5)、0.96(B6)であった。 外部検証の結果、AUCは0.9495 (B2)、0.7436 (B5)、0.8396 (B6)であった。 ThyroidEffi PremiumはマクロF1を89.77\%に改善した。 Grad-CAMは重要な診断領域を強調し、解釈可能性を確認した。 システムは1000ケースを30秒で処理し、12コアCPUのような広くアクセス可能なハードウェアの実現可能性を示した。 結論: 本研究は, 甲状腺FNAB画像分類の精度が, 最小限の計算要求で達成可能であることを示す。

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