Deep Multi-View Breast Cancer Detection: A Multi-View Concatenated Infrared Thermal Images Based Breast Cancer Detection System Using Deep Transfer Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper simply presents a fully automated breast cancer detection system as “Deep Multi-view Breast cancer Detection” based on deep transfer learning. The deep transfer learning model i.e., Visual Geometry Group 16 (VGG 16) is used in this approach for the correct classification of Breast thermal images into either normal or abnormal. This VGG 16 model is trained with the help of Static as well as Dynamic breast thermal images dataset consisting of multi-view, single view breast thermal images. These Multi-view breast thermal images are generated in this approach by concatenating the conventional left, frontal and right view breast thermal images taken from the Database for Mastology Research with Infrared image for the first time in order to generate a more informative and complete thermal temperature map of breast for enhancing the accuracy of the overall system. For the sake of genuine comparison, three other popular deep transfer learning models like Residual Network 50 (ResNet50V2), InceptionV3 network and Visual Geometry Group 19 (VGG 19) are also trained with the same augmented dataset consisting of multi-view as well as single view breast thermal images. The VGG 16 based Deep Multi-view Breast cancer Detect system delivers the best training, validation as well as testing accuracies as compared to their other deep transfer learning models. The VGG 16 achieves an encouraging testing accuracy of 99% on the Dynamic breast thermal images testing dataset utilizing the multi-view breast thermal images as input. Whereas the testing accuracies of 95%, 94% and 89% are achieved by the VGG 19, ResNet50V2, InceptionV3 models respectively over the Dynamic breast thermal images testing dataset utilizing the same multi-view breast thermal images as input.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».