Advanced Transformer-Based Framework for Breast Cancer Detection in Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound is a safe, radiation-free modality that is well suited to frequent screening in dense breasts, where it can distinguish cysts from solid masses and guide real-time biopsy. This work proposes a transformer-based classifier for breast ultrasound lesion diagnosis that captures long-range dependencies and directs attention to diagnostically relevant regions. Using the Breast Ultrasound Images Dataset, we compute 30 descriptive features (e.g., radius, texture, area) and model them as a sequence processed by an architecture comprising an Input layer, Layer Normalization, Multi-Head Self-Attention with residual (skip) connections, Dropout, Conv1D, Global Average Pooling, and a Dense classification head. The pipeline includes t-SNE for feature visualization and is benchmarked against conventional and ensemble learning classifiers. Across 5-fold cross-validation, the proposed model achieves a receiver operating characteristic (ROC) AUC of approximately 0.99 and an accuracy around 98%, with lower variance than the baselines, indicating both high discriminative power and stable generalization. These results highlight the promise of transformer attention for breast ultrasound and suggest potential for decision support in clinical workflows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».