論文の概要: Multimodal Deep Learning for Phyllodes Tumor Classification from Ultrasound and Clinical Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00213v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 19:54:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.128956
• Title: Multimodal Deep Learning for Phyllodes Tumor Classification from Ultrasound and Clinical Data
• Title（参考訳）: 超音波と臨床データを用いたPhylodes腫瘍分類のためのマルチモーダルディープラーニング
• Authors: Farhan Fuad Abir, Abigail Elliott Daly, Kyle Anderman, Tolga Ozmen, Laura J. Brattain,
• Abstract要約: Phyllodes tumors (PTs) は良性線維腺腫との放射線学的類似性から術前の分類が困難である。 乳房超音波(BUS)画像を構造化された臨床データと統合して診断精度を向上させるマルチモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29981448312652675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Phyllodes tumors (PTs) are rare fibroepithelial breast lesions that are difficult to classify preoperatively due to their radiological similarity to benign fibroadenomas. This often leads to unnecessary surgical excisions. To address this, we propose a multimodal deep learning framework that integrates breast ultrasound (BUS) images with structured clinical data to improve diagnostic accuracy. We developed a dual-branch neural network that extracts and fuses features from ultrasound images and patient metadata from 81 subjects with confirmed PTs. Class-aware sampling and subject-stratified 5-fold cross-validation were applied to prevent class imbalance and data leakage. The results show that our proposed multimodal method outperforms unimodal baselines in classifying benign versus borderline/malignant PTs. Among six image encoders, ConvNeXt and ResNet18 achieved the best performance in the multimodal setting, with AUC-ROC scores of 0.9427 and 0.9349, and F1-scores of 0.6720 and 0.7294, respectively. This study demonstrates the potential of multimodal AI to serve as a non-invasive diagnostic tool, reducing unnecessary biopsies and improving clinical decision-making in breast tumor management.
• Abstract（参考訳）: Phyllodes tumors (PTs) は稀な線維上皮性乳腺病変であり, 良性線維腺腫との放射線学的類似性から術前分類が困難である。 これはしばしば不要な外科的切除につながる。 そこで本研究では,乳房超音波(BUS)画像を構造化された臨床データと統合し,診断精度を向上させるマルチモーダルディープラーニングフレームワークを提案する。 我々は, 超音波画像から特徴を抽出・融合するデュアルブランチニューラルネットワークを開発し, PTが確認された81名の被験者から患者メタデータを抽出した。 クラス不均衡やデータ漏洩を防止するため,クラス認識サンプリングと5倍のクロスバリデーションを適用した。 以上の結果から,本手法は良性・良性・良性PTの分類において,単調なベースラインよりも優れていた。 6つの画像エンコーダのうち、ConvNeXtとResNet18は、AUC-ROCスコアが0.9427、0.9349、F1スコアが0.6720、0.7294で、マルチモーダル環境で最高のパフォーマンスを達成した。 本研究は、非侵襲的診断ツールとしてのマルチモーダルAIの可能性を示し、不必要な生検を減らし、乳がん管理における臨床的意思決定を改善する。

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