Early Detection and Classification of Breast Cancer Using Deep Learning Techniques

要約

WHOによると、乳がんは最も致死率の高いがんで、世界中で毎年膨大な数の患者が亡くなっている。
これは、乳房の組織が急速かつ際限なく成長するときに発生するがんの一種です。
がんが悪性化する前に発見できれば、この致死率を防ぐことができます。
乳がんの早期発見に自動化を使用することで、人工知能と機械学習テクノロジーを実装して最良の結果を得ることができます。
この研究では、Kaggle 保管庫から収集された乳がん画像分類データセットを使用しています。このデータセットは 9,248 枚の乳房超音波画像で構成され、良性、悪性、正常の 3 つのカテゴリに分類されています。これらのカテゴリは、非がん性、がん性、および正常な画像を指します。
この研究では、ResNet50、MobileNet、VGG16 を含むカスタム分類子を特徴とする 3 つの事前トレーニング済みモデルと、ReLU 活性化関数を利用したカスタム CNN モデルを紹介します。
ResNet50、MobileNet、VGG16、およびカスタム CNN は、データセット上で 98.41%、97.91%、98.19%、92.94% の精度を記録し、それに応じて ResNet50 が 98.41% の最高精度を達成しました。このモデルは、深く強力なアーキテクチャを備えています。
、異常細胞や癌性または非癌性細胞の検出に特に成功しています。
腫瘍。
これらの精度は、機械学習手法が乳がんの分類と早期検出により適合していることを示しています。

要約(オリジナル)

Breast cancer is one of the deadliest cancers causing about massive number of patients to die annually all over the world according to the WHO. It is a kind of cancer that develops when the tissues of the breast grow rapidly and unboundly. This fatality rate can be prevented if the cancer is detected before it gets malignant. Using automation for early-age detection of breast cancer, Artificial Intelligence and Machine Learning technologies can be implemented for the best outcome. In this study, we are using the Breast Cancer Image Classification dataset collected from the Kaggle depository, which comprises 9248 Breast Ultrasound Images and is classified into three categories: Benign, Malignant, and Normal which refers to non-cancerous, cancerous, and normal images.This research introduces three pretrained model featuring custom classifiers that includes ResNet50, MobileNet, and VGG16, along with a custom CNN model utilizing the ReLU activation function.The models ResNet50, MobileNet, VGG16, and a custom CNN recorded accuracies of 98.41%, 97.91%, 98.19%, and 92.94% on the dataset, correspondingly, with ResNet50 achieving the highest accuracy of 98.41%.This model, with its deep and powerful architecture, is particularly successful in detecting aberrant cells as well as cancerous or non-cancerous tumors. These accuracies show that the Machine Learning methods are more compatible for the classification and early detection of breast cancer.

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