A Sisters Similarity Neural Network SSNN Model for Generalization and Detection of Mammographic Breast Cancer Lesion Abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer remains one of the leading causes of mortality among women worldwide. Early detection through mammography significantly enhances survival rates, particularly when abnormalities are identified before metastasis. However, challenges such as tissue density, image noise, variability across mammogram devices hinder consistent diagnosis. The study proposes a robust deep learning framework to automate the detection classification of Breast abnormalities- specifically masses and calcifications. In this research a patch based preprocessing pipeline, involving articraft removal, thresholding, contrast enhancement and dynamic patch extraction resulting high quality and diverse dataset to create thousands of patches. A Novel deep Neural architecture the sisters neural network inspired by Sisters NN is designed to learn discriminative similarity features between image pairs. This approach enhances generalization performance, particular under limited data and high intraclass variability. The network achieves a validation accuracy and testing accuracy of 86.01%, with notable AUC of 0.936. The frame work has integrated an advanced model that allows to predict the unknown lesion in a unseen full scan with mAP of 0.70 and IoU of 84.5%. Additionally, segmentation is done in an enhanced way by Fuzzy c-means and Distance Transform FCDT method which has improved clustering accuracy and lesion localization even in very noisy images or ambiguous tissue regions. The Proposed model demonstrates a superior generalization performance with an accuracy of 92.3%, outperforming with existing models on mAP and AUC metrics. The Framework proposed established a foundation for scalable, best early breast cancer diagnostic tool for generalization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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 ».