Abstract-Med en åldrande och växande befolkning, ökar antalet kvinnor som behöver antingen screening eller symtomatisk mammografi. För att minska antalet mammogram som behöver läsas av en radiolog samtidigt hålla den diagnostiska noggrannheten samma eller bättre än nuvarande klinisk praxis, utvecklar vi Man and Machine Mammography Oracle (MAMMO) - ett kliniskt beslut stöd system som kan triage mammogram till dem som kan säkert klassificeras av en maskin och de som inte kan vara, vilket kräver läsning av en radiolog. Den första komponenten i MAMMO är en ny multi-view convolutional neural network (CNN) med multi-task lärande (MTL). MTL gör det möjligt för CNN att lära sig de radiologiska bedömningar som man vet är förknippade med cancer, såsom brösttäthet, konspicuitet, misstänksamhet, etc., förutom att lära sig den primära uppgiften cancerdiagnos. Vi visar att MTL har två fördelar: 1) att lära sig förfinade funktioner representationer i samband med cancer förbättrar klassificeringen prestanda diagnos uppgift och 2) att utfärda radiologiska bedömningar ger ett ytterligare skikt av modell tolkningsbarhet som en radiolog kan använda för att felsöka och granska de diagnoser som tillhandahålls av CNN. Den andra komponenten i MAMMO är ett triage-nätverk, som tar som indata den radiologiska bedömningen och diagnostiska förutsägelser av det första nätverkets MTL-utgångar och bestämmer vilka mammogram som kan diagnostiseras korrekt och säkert av CNN och vilka mammogram som inte kan läsas av en radiolog. Resultat som erhållits på en privat datauppsättning på 8,162 patienter visar att MAMMO minskade antalet radiologiska avläsningar med 42,8% samtidigt som den totala diagnostiska noggrannheten förbättrades jämfört med avläsningar som gjorts enbart av radiologer. Vi analyserar triaget av patienter som beslutats av MAMMO för att få en bättre förståelse för vad unika mammogram egenskaper kräver radiologers expertis.
Detta arbetsflöde kan integreras ytterligare med lärande med flera arbetsuppgifter där radiologiska bedömningar, såsom brösttäthet, kan införlivas för att modellera förtroendet för klassificeringen REF.
MAMMO: A Deep Learning Solution for Facilitating Radiologist-Machine Collaboration in Breast Cancer Diagnosis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}