論文の概要: Mammographic Lesion Segmentation with Lightweight Models: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23899v1
• Date: Sun, 26 Apr 2026 22:01:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.668911
• Title: Mammographic Lesion Segmentation with Lightweight Models: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 軽量モデルを用いたマンモグラフィ病変分割 : 比較検討
• Abstract要約: 本研究は,マンモグラフィ病変分割のための軽量モデルの性能と効率を評価する。 Squeeze-and-Excitation (SCSE) を搭載した MobileNetV2 は Dice スコア 0.5766 で最高のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Breast cancer is a leading cause of cancer-related mortality among women worldwide, with mammography as the primary screening tool. While deep learning models have shown strong performance in lesion segmentation, most rely on computationally intensive architectures that limit their use in resource-constrained environments. This study evaluates the performance and efficiency of lightweight models for mammographic lesion segmentation. Architectures including MobileNetV2, EfficientNet Lite, ENet, and Fast-SCNN were compared against a U-Net baseline using the INbreast dataset with 5-fold cross-validation. Performance was assessed using Dice score, Intersection over Union (IoU), and Recall, alongside model complexity. MobileNetV2 with Squeeze-and-Excitation (SCSE) achieved the best performance, with a Dice score of 0.5766 while using approximately 75\% fewer parameters than U-Net. Cross-dataset evaluation on the DMID dataset showed reduced accuracy due to domain shift but preserved recall. These results demonstrate that lightweight architectures offer a practical balance between performance and efficiency for deployable CAD systems.
• Abstract（参考訳）: 乳がんは、世界中の女性のがん関連死亡の主な原因であり、マンモグラフィーが主要なスクリーニングツールである。 ディープラーニングモデルは病変のセグメンテーションにおいて高いパフォーマンスを示しているが、ほとんどの場合、リソース制約のある環境での使用を制限する計算集約型アーキテクチャに依存している。 本研究は,マンモグラフィ病変分割のための軽量モデルの性能と効率を評価する。 MobileNetV2、EfficientNet Lite、ENet、Fast-SCNNといったアーキテクチャは、5倍のクロスバリデーションを持つInbreastデータセットを使用してU-Netベースラインと比較された。 Diceスコア、Intersection over Union(IoU)、Recallを使用して、モデルの複雑さとともにパフォーマンスを評価した。 MobileNetV2とSqueeze-and-Excitation (SCSE)は最高のパフォーマンスを達成し、Diceスコアは0.5766で、U-Netよりも約75%少ないパラメータを使用した。 DMIDデータセットのクロスデータセット評価では、ドメインシフトによる精度の低下が見られたが、リコールは保存された。 これらの結果から,軽量アーキテクチャはCADシステムの性能と効率の両立を実証した。

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