Comparison of Transferred Deep Neural Networks in Ultrasonic Breast Masses Discrimination
المؤلفون المشاركون
Xiao, Ting
Liu, Lei
Li, Kai
Qin, Wenjian
Li, Zhicheng
Yu, Shaode
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This research aims to address the problem of discriminating benign cysts from malignant masses in breast ultrasound (BUS) images based on Convolutional Neural Networks (CNNs).
The biopsy-proven benchmarking dataset was built from 1422 patient cases containing a total of 2058 breast ultrasound masses, comprising 1370 benign and 688 malignant lesions.
Three transferred models, InceptionV3, ResNet50, and Xception, a CNN model with three convolutional layers (CNN3), and traditional machine learning-based model with hand-crafted features were developed for differentiating benign and malignant tumors from BUS data.
Cross-validation results have demonstrated that the transfer learning method outperformed the traditional machine learning model and the CNN3 model, where the transferred InceptionV3 achieved the best performance with an accuracy of 85.13% and an AUC of 0.91.
Moreover, classification models based on deep features extracted from the transferred models were also built, where the model with combined features extracted from all three transferred models achieved the best performance with an accuracy of 89.44% and an AUC of 0.93 on an independent test set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xiao, Ting& Liu, Lei& Li, Kai& Qin, Wenjian& Yu, Shaode& Li, Zhicheng. 2018. Comparison of Transferred Deep Neural Networks in Ultrasonic Breast Masses Discrimination. BioMed Research International،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126783
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xiao, Ting…[et al.]. Comparison of Transferred Deep Neural Networks in Ultrasonic Breast Masses Discrimination. BioMed Research International No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126783
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xiao, Ting& Liu, Lei& Li, Kai& Qin, Wenjian& Yu, Shaode& Li, Zhicheng. Comparison of Transferred Deep Neural Networks in Ultrasonic Breast Masses Discrimination. BioMed Research International. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1126783
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1126783
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر