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Deep Multiinstance Mammogram Classification With Region Label Assignment Strategy and Metric-Based Optimization

计算机科学 人工智能 分类器(UML) 乳腺摄影术 模式识别(心理学) 可视化 卷积神经网络 机器学习 公制(单位) 接收机工作特性 数据挖掘 乳腺癌 癌症 内科学 医学 经济 运营管理
作者
Dong Li,Lituan Wang,Ting Hu,Lei Zhang,Qing Lv
出处
期刊:IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:14 (4): 1717-1728 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tcds.2021.3135947
摘要

Mammography is one of the most widely used and effective ways to screen early breast cancer. Convolutional-neural-network-based methods have obtained promising results for automatic mammography diagnosis. However, most of those approaches ignore the relationship between global and local characteristics of mammograms and lose sight of the relationship between different views of a patient. This study designs a novel region label assignment strategy, which takes advantage of all regions in each mammogram from a patient by assigning different labels to different regions and calculating the loss for each region separately. This approach enables the classifier to distinguish variable and tiny lesions in complex global conditions better. Only one case-level classification label is needed for diagnosing one patient (case). Moreover, the categories of mammogram data sets are always imbalanced. To address this problem, this study designs an area under the receiver operating characteristic curve (AUC)-based optimization method on minibatch strategy. Experimental results on a constructed data set and two publicly available data sets demonstrate that the proposed method performs satisfactorily compared with state-of-the-art mammogram classifiers. Visualization results show the proposed method can find out mammograms containing malignant lesions and illustrate the rough location of lesions.
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