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SwinCNN: An Integrated Swin Trasformer and CNN for Improved Breast Cancer Grade Classification

乳腺癌 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 恶性肿瘤 卷积神经网络 医学 癌症 病理 内科学
作者
V. Sreelekshmi,K Pavithran,Jyothisha J. Nair
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:12: 68697-68710 被引量:1
标识
DOI:10.1109/access.2024.3397667
摘要

Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer among women, globally. The occurrence and fatality rates are high for breast cancer compared to other types of cancer. The World Cancer report 2020 points out early detection and rapid treatment as the most efficient intervention to control this malignancy. Histopathological image analysis has great significance in early diagnosis of the disease. Our work has significant biological and medical potential for automatically processing different histopathology images to identify breast cancer and its corresponding grade. Unlike the existing models, we grade breast cancer by including both local and global features. The proposed model is a hybrid multi-class classification model using depth-wise separable convolutional networks and transformers, where both local and global features are considered. In order to resolve the self-attention module complexity in transformers patch merging is performed. The proposed model can classify pathological images of public breast cancer data sets into different categories. The model was evaluated on three publicly available datasets, like BACH, BreakHis and IDC. The accuracy of the proposed model is 97.800 % on the BACH dataset, 98.130 % on BreakHis dataset and 98.320 % for the IDC dataset.
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