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J-GLOBAL ID：202002239998670388   整理番号：20A2087231

乳癌分類に対する深部畳込みネットワーク:強化損失関数(ELF)【JST・京大機械翻訳】

Deep convolutional network for breast cancer classification: enhanced loss function (ELF)

著者 (5件)： Acharya Smarika (School of Computing and Mathematics, Charles Strut University, Sydney, Australia) ,  Alsadoon Abeer (School of Computing and Mathematics, Charles Strut University, Sydney, Australia) ,  Prasad P. W. C. (School of Computing and Mathematics, Charles Strut University, Sydney, Australia) ,  Abdullah Salma (Department of Computer Engineering, University of Technology, Baghdad, Iraq) ,  Deva Anand (Faculty of Medicine and Health Sciences, Macquarie University, Sydney, Australia)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 76  号： 11  ページ： 8548-8565  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌診断の組織病理学的画像の正確な分類は,病理学者画像の複雑性により大きな課題に直面している。現在,コンピュータ支援診断は,この致死疾患の音とエラーのない診断を得るために実行される。しかし,分類精度と処理時間をさらに改善できる。本研究は,分類におけるクラスタリングと強化損失関数(ELF)において,深層学習,K平均,オートエンコーダのようないくつかのアルゴリズムを適用することにより,画像精度を強化して,処理時間を減らすことによって,診断誤差を制御するように設計した。5つのデータセットから組織病理学的画像を得て,染色正規化と線形変換フィルタを用いて前処理した。これらの画像は512×512および128×128のサイズでパッチされ,これらの画像の重要な情報を得るために組織および細胞レベルを保存するために抽出された。パッチは,ResNet50-128とResNet512によってさらに事前訓練された。一方,128×128はクラスタ化され,オートエンコーダは,より良いクラスタリング結果を得るために画像の潜在特徴を用いたK平均で採用された。分類アルゴリズムは,ELFに現在の提案システムにおいて使用した。これはSVM損失関数と最適化問題を結合することによって達成された。本研究は,深層学習アルゴリズムが95%のパーセンテージを与える最先端のモデルと比較して,乳癌分類の精度を97%まで増大させ,時間が30から40sまで変化することを示した。また,本研究は,組織病理学的画像の非線形変換のためのオートエンコーダによるK平均を採用することによって,クラスタリングを改善することによって,システム性能を強化した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *畳込み ,  最適化問題 ,  *損失関数 ,  *ネットワーク ,  音響 ,  計算機診断 ,  染色 ,  クラスタ化 ,  正規化 ,  *乳房腫瘍 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  深層学習 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  乳癌 ,  K-means ,  オートエンコーダ ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 乳癌 ,  分類 ,  深部 ,  畳込み ,  強化 ,  損失関数 ,  ELF