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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Han, Seokmin (Department of Computer Science and Information Engineering, Korea National University of Transportation) Lee, Suchul (Department of Computer Science and Information Engineering, Korea National University of Transportation) Lee, Jun-Rak (Division of Liberal Studies, Kangwon National University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제8권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
24 - 34 (11page)

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In this research, a practical deep learning framework to differentiate the lesions and nodules in breast acquired with ultrasound imaging has been proposed. 7408 ultrasound breast images of 5151 patient cases were collected. All cases were biopsy proven and lesions were semi-automatically segmented. To compensate for the shift caused in the segmentation, the boundaries of each lesion were drawn using Fully Convolutional Networks(FCN) segmentation method based on the radiologist's specified point. The data set consists of 4254 benign and 3154 malignant lesions. In 7408 ultrasound breast images, the number of training images is 6579, and the number of test images is 829. The margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself varied for training image augmentation. The training images were augmented by varying the margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself. The images were processed through histogram equalization, image cropping, and margin augmentation. The networks trained on the data with augmentation and the data without augmentation all had AUC over 0.95. The network exhibited about 90% accuracy, 0.86 sensitivity and 0.95 specificity. Although the proposed framework still requires to point to the location of the target ROI with the help of radiologists, the result of the suggested framework showed promising results. It supports human radiologist to give successful performance and helps to create a fluent diagnostic workflow that meets the fundamental purpose of CADx.
#Breast Cancer #Deep Learning #FCN #segmentation

목차

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참고문헌 (44)

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Jonathan Long / 2017 / Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39:640~651 google schola https://www.cdc.gov/cancer/dcpc/data/women.htm google schola Kornecki / 2011 / A 2011 Current Status of Breast Ultrasound / Can. Assoc. Radiol. J. 62:31~40 google schola L. Tabár / 2011 / Swedish two-county trial: impact of mammographic screening on breast cancer mortality during3 decades / Radiology 260(3):658~663 google schola K. Doi / 2007 / Computer-aided diagnosis in medical imaging: historical review, current status and future potential / Comput Med Imaging Graph 31:198~211 google schola

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