論文の概要: Subtyping Breast Lesions via Generative Augmentation based Long-tailed Recognition in Ultrasound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22568v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 10:50:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.161431
• Title: Subtyping Breast Lesions via Generative Augmentation based Long-tailed Recognition in Ultrasound
• Title（参考訳）: 超音波におけるジェネレーション増強による乳腺病変のサブタイピング
• Authors: Shijing Chen, Xinrui Zhou, Yuhao Wang, Yuhao Huang, Ao Chang, Dong Ni, Ruobing Huang,
• Abstract要約: 本稿では,高忠実度データ合成による分布バイアスを緩和する長鎖分類のためのフレームワークを提案する。 提案手法は,最先端手法と比較して有望な性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.410718166932798
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate identification of breast lesion subtypes can facilitate personalized treatment and interventions. Ultrasound (US), as a safe and accessible imaging modality, is extensively employed in breast abnormality screening and diagnosis. However, the incidence of different subtypes exhibits a skewed long-tailed distribution, posing significant challenges for automated recognition. Generative augmentation provides a promising solution to rectify data distribution. Inspired by this, we propose a dual-phase framework for long-tailed classification that mitigates distributional bias through high-fidelity data synthesis while avoiding overuse that corrupts holistic performance. The framework incorporates a reinforcement learning-driven adaptive sampler, dynamically calibrating synthetic-real data ratios by training a strategic multi-agent to compensate for scarcities of real data while ensuring stable discriminative capability. Furthermore, our class-controllable synthetic network integrates a sketch-grounded perception branch that harnesses anatomical priors to maintain distinctive class features while enabling annotation-free inference. Extensive experiments on an in-house long-tailed and a public imbalanced breast US datasets demonstrate that our method achieves promising performance compared to state-of-the-art approaches. More synthetic images can be found at https://github.com/Stinalalala/Breast-LT-GenAug.
• Abstract（参考訳）: 乳腺病変サブタイプの正確な同定は、パーソナライズされた治療と介入を促進する。 超音波(US)は乳房の異常検診や診断に広く用いられている。 しかし、異なるサブタイプの出現は、歪んだ長い尾の分布を示し、自動認識に重大な課題を生じさせる。 生成的拡張は、データの配布を正すための有望なソリューションを提供する。 そこで本研究では,高忠実度データ合成による分布バイアスを軽減し,全体的性能を損なう過度な使用を回避した長鎖分類のための2相フレームワークを提案する。 このフレームワークは、強化学習駆動適応サンプリング装置を内蔵し、戦略的マルチエージェントを訓練し、実際のデータの不足を補償し、安定した識別能力を確保しながら、合成実データ比率を動的に調整する。 さらに, 分類制御可能な合成ネットワークは, 解剖学的な先行性を利用して, アノテーションのない推論を可能としながら, 独特なクラス機能の維持を図っている。 家庭内ロングテールとパブリックアンバランスの乳房データセットに対する大規模な実験により、我々の手法が最先端のアプローチと比較して有望な性能を達成することを示した。 さらなる合成画像はhttps://github.com/Stinalalala/Breast-LT-GenAugで見ることができる。

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