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超音波画像から乳癌を検出する深層学習融合モデル

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超音波画像から乳癌を検出する深層学習融合モデル

単一の深層学習(DL)モデルでは、医療画像から複雑なパターンを捉えることが困難であることが知られている。この課題を克服するために、中国の研究チームは3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせ、超音波画像を用いて乳癌を分類する融合モデルを開発した。さらにブラックボックス問題を解決するために、Grad-CAM++を用いてモデルの解釈を行い、説明可能性の向上を図った。 Frontiersに掲載された論文によると、3つのCNNモデルであるDENSENET121、Xception、VGG16がImageNetを用いて事前学習が行われた。この融合モデルの特徴として、各モデルの最後の畳み込...

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