論文の概要: MeisenMeister: A Simple Two Stage Pipeline for Breast Cancer Classification on MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27326v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 09:53:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.056843
• Title: MeisenMeister: A Simple Two Stage Pipeline for Breast Cancer Classification on MRI
• Title（参考訳）: MeisenMeister:MRIによる乳癌分類のための簡易2段階パイプライン
• Authors: Benjamin Hamm, Yannick Kirchhoff, Maximilian Rokuss, Klaus Maier-Hein,
• Abstract要約: ODELIA Breast MRI Challenge 2025は、乳癌検診における重要な問題に対処する。 この記事では、この課題に対する私たちのアプローチの概要を包括的に紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2340954609207646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The ODELIA Breast MRI Challenge 2025 addresses a critical issue in breast cancer screening: improving early detection through more efficient and accurate interpretation of breast MRI scans. Even though methods for general-purpose whole-body lesion segmentation as well as multi-time-point analysis exist, breast cancer detection remains highly challenging, largely due to the limited availability of high-quality segmentation labels. Therefore, developing robust classification-based approaches is crucial for the future of early breast cancer detection, particularly in applications such as large-scale screening. In this write-up, we provide a comprehensive overview of our approach to the challenge. We begin by detailing the underlying concept and foundational assumptions that guided our work. We then describe the iterative development process, highlighting the key stages of experimentation, evaluation, and refinement that shaped the evolution of our solution. Finally, we present the reasoning and evidence that informed the design choices behind our final submission, with a focus on performance, robustness, and clinical relevance. We release our full implementation publicly at https://github.com/MIC-DKFZ/MeisenMeister
• Abstract（参考訳）: ODELIA Breast MRI Challenge 2025は、乳がん検診における重要な問題に対処する。 汎用的な全身病変のセグメンテーション法やマルチポイント解析法は存在するが,高品質なセグメンテーションラベルが不足しているため,乳がんの検出は非常に困難である。 そのため、特に大規模検診などの応用において、乳がん早期発見の将来において、ロバストな分類ベースのアプローチの開発が不可欠である。 この記事では、この課題に対する我々のアプローチの概要を包括的に紹介する。 まずは、作業のガイドとなる基本的な概念と基礎的な仮定を詳細に説明することから始めます。 次に、反復的な開発プロセスを説明し、ソリューションの進化を形作る実験、評価、改善の重要な段階を強調します。 最後に、最終的な提出の背景にある設計上の選択を通知する根拠と証拠を提示し、パフォーマンス、堅牢性、臨床関連性に焦点をあてた。 完全な実装はhttps://github.com/MIC-DKFZ/MeisenMeisterで公開しています。

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