Vi presenterar en integrerad metod för att upptäcka, segmentera och klassificera bröstmassa från mammogram med minimal användarintervention. Detta är ett långvarigt problem på grund av lågt signaltonosförhållande i visualiseringen av bröstmassor, kombinerat med deras stora variation i form, storlek, utseende och placering. Vi bryter ner problemet i tre steg: massdetektering, masssegmentering och massklassificering. För upptäckten föreslår vi en kaskad av djupt lärande metoder för att välja hypoteser som förfinas baserat på Bayesian optimering. För segmenteringen föreslår vi att man använder sig av djupstrukturerad produktionsinlärning som därefter förfinas med en nivåindelad metod. Slutligen föreslår vi för klassificeringen att man använder en djupinlärningsklassificering, som är förtränad med en regression till handgjorda funktionsvärden och finjusterad på grundval av kommentarerna i klassificeringsdata för bröstmassa. Vi testar vårt föreslagna system på det allmänt tillgängliga INbreast-datasetet och jämför resultaten med de aktuella toppmoderna metoderna. Denna utvärdering visar att vårt system upptäcker 90% av massorna på 1 falskt positiva per bild, har en segmenteringsnoggrannhet på omkring 0,85 (Dice-index) på de korrekt upptäckta massorna, och totalt klassificerar massorna som maligna eller godartade med känslighet (Se) på 0,98 och specificitet (Sp) på 0,7.
En kaskad djupinlärningsmetod introduceras i REF.
A deep learning approach for the analysis of masses in mammograms with minimal user intervention
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}