論文の概要: HyFormer-Net: A Synergistic CNN-Transformer with Interpretable Multi-Scale Fusion for Breast Lesion Segmentation and Classification in Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01013v1
• Date: Sun, 02 Nov 2025 17:06:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.026573
• Title: HyFormer-Net: A Synergistic CNN-Transformer with Interpretable Multi-Scale Fusion for Breast Lesion Segmentation and Classification in Ultrasound Images
• Title（参考訳）: HyFormer-Net:乳房病変の分割と超音波画像の分類のための解釈可能な多スケール核融合を用いた相乗的CNN変換器
• Authors: Mohammad Amanour Rahman,
• Abstract要約: HyFormer-Netは、本質的に解釈可能な同時セグメンテーションと分類のためのハイブリッドCNN変換器である。 BUSIデータセットでは、HyFormer-NetがDice Score 0.761 +/-0.072と精度93.2%を獲得し、U-Net、Attention U-Net、TransUNetを上回っている。 乳房超音波におけるハイブリッドCNN変換器のクロスデータセット一般化研究を初めて行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: B-mode ultrasound for breast cancer diagnosis faces challenges: speckle, operator dependency, and indistinct boundaries. Existing deep learning suffers from single-task learning, architectural constraints (CNNs lack global context, Transformers local features), and black-box decision-making. These gaps hinder clinical adoption. We propose HyFormer-Net, a hybrid CNN-Transformer for simultaneous segmentation and classification with intrinsic interpretability. Its dual-branch encoder integrates EfficientNet-B3 and Swin Transformer via multi-scale hierarchical fusion blocks. An attention-gated decoder provides precision and explainability. We introduce dual-pipeline interpretability: (1) intrinsic attention validation with quantitative IoU verification (mean: 0.86), and (2) Grad-CAM for classification reasoning. On the BUSI dataset, HyFormer-Net achieves Dice Score 0.761 +/- 0.072 and accuracy 93.2%, outperforming U-Net, Attention U-Net, and TransUNet. Malignant Recall of 92.1 +/- 2.2% ensures minimal false negatives. Ensemble modeling yields exceptional Dice 90.2%, accuracy 99.5%, and perfect 100% Malignant Recall, eliminating false negatives. Ablation studies confirm multi-scale fusion contributes +16.8% Dice and attention gates add +5.9%. Crucially, we conduct the first cross-dataset generalization study for hybrid CNN-Transformers in breast ultrasound. Zero-shot transfer fails (Dice: 0.058), confirming domain shift. However, progressive fine-tuning with only 10% target-domain data (68 images) recovers 92.5% performance. With 50% data, our model achieves 77.3% Dice, exceeding source-domain performance (76.1%) and demonstrating true generalization.
• Abstract（参考訳）: 乳がん診断のためのBモード超音波は、スペックル、オペレーター依存、不特定境界という課題に直面している。 既存のディープラーニングは、シングルタスクの学習、アーキテクチャ上の制約(CNNにはグローバルなコンテキストがない、トランスフォーマーのローカル機能)、ブラックボックスの意思決定に悩まされている。 これらのギャップは臨床導入を妨げる。 本稿では,HyFormer-NetというハイブリッドCNN変換器を提案する。 デュアルブランチエンコーダはEfficientNet-B3とSwin Transformerをマルチスケール階層型核融合ブロックを介して統合する。 アテンションゲートデコーダは精度と説明性を提供する。 1) 定量的IoU検証(平均0.86)と(2) 分類推論のためのGrad-CAM。 BUSIデータセットでは、HyFormer-NetがDice Score 0.761 +/-0.072と精度93.2%を獲得し、U-Net、Attention U-Net、TransUNetを上回っている。 92.1 +/- 2.2%の悪性リコールは、最小の偽陰性を保証する。 アンサンブル・モデリングは例外的なDice 90.2%、精度99.5%、完璧な100%悪性リコールをもたらし、偽陰性を排除している。 アブレーション研究により、マルチスケール核融合は+16.8%Diceに寄与し、アテンションゲートは+5.9%増加した。 胸部超音波検査におけるハイブリッドCNN変換器のクロスデータセット一般化研究について検討した。 ゼロショット転送は失敗する(Dice:0.058)。 しかし、目標ドメインデータ(68画像)の10%しか持たないプログレッシブ微調整は92.5%のパフォーマンスを回復させる。 50%のデータで77.3%のDiceを実現し、ソースドメイン性能(76.1%)を超え、真の一般化を示した。

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