Bröstcancer är en av de vanligaste cancerfallen hos kvinnor, med mer än 1.300.000 fall och 450.000 dödsfall varje år över hela världen. I detta sammanhang har nyligen genomförda studier visat att tidig upptäckt av bröstcancer, tillsammans med lämplig behandling, avsevärt kan minska andelen dödsfall i bröstcancer på lång sikt. Röntgenmammografi är fortfarande det valda instrumentet vid bröstcancerscreening. I detta sammanhang är de falskt positiva och falskt negativa nivåer som ofta uppnås av radiologer extremt mödosamma att uppskatta och kontrollera även om vissa författare har uppskattat siffror på upp till 20% av totala diagnoser eller mer. Införandet av ny artificiell intelligens (AI) teknik som tillämpas på diagnos och, möjligen, prognos av bröstcancer skulle kunna revolutionera nuvarande status för hanteringen av bröstcancer patienten genom att hjälpa radiologen i klinisk bildtolkning. På senare tid har ett genombrott inom AI-området åstadkommits genom införandet av djupinlärningsteknik i allmänhet och av konvolutionella neurala nätverk i synnerhet. Sådana tekniker kräver ingen föregående rymddefinition från operatören och kan uppnå klassificeringsprestanda som till och med kan överträffa mänskliga experter. I detta papper, vi utforma och validera en ad hoc CNN arkitektur specialiserat på bröst lesion klassificering från avbildning data endast. Vi utforskar totalt 260 modellarkitekturer i ett tågvalideringsprov för att föreslå ett modellurvalskriterium som kan lägga tonvikten på att minska falska negativa värden samtidigt som den godtagbara noggrannheten bibehålls. Vi uppnår ett område under mottagaren operatiska egenskaper kurva på 0,785 (noggrannhet 71,19%) på testuppsättningen, visar hur en ad hoc slumpmässig initiering arkitektur kan och bör finjusteras till ett specifikt problem, särskilt i biomedicinska tillämpningar.
En Duggento Ref utforskade totalt 260 modellarkitekturer i en uppdelning av tågvalideringstest för att föreslå ett urvalskriterium för modellen som kan lägga tonvikten på att minska falska negativa värden samtidigt som den godtagbara noggrannheten bibehålls.
An Ad Hoc Random Initialization Deep Neural Network Architecture for Discriminating Malignant Breast Cancer Lesions in Mammographic Images