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Mejora de la detección del cáncer de mama con transformadores de visión y redes neuronales gráficas

Created by
  • Haebom

Autor

Yeming Cai, Zhenglin Li, Yang Wang

Describir

Este artículo presenta un marco innovador para la detección temprana del cáncer de mama. Mediante la integración de Vision Transformer (ViT) y Graph Neural Network (GNN), mejoramos la precisión de la detección del cáncer de mama hasta en un 84,2 % utilizando el conjunto de datos CBIS-DDSM. ViT modela las características globales de la imagen, y GNN modela las relaciones estructurales, logrando un mejor rendimiento que los métodos existentes y apoyando el juicio clínico de los médicos mediante mapas de calor de atención interpretables.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Posibilidad de mejorar el rendimiento de detección del cáncer de mama mediante la integración de ViT y GNN.
Presentamos la posibilidad de ayudar al diagnóstico médico utilizando mapas de calor de atención interpretables.
Se logró una precisión mejorada (84,2%) en comparación con los métodos existentes.
Limitations:
Se necesita más validación para determinar si la precisión presentada (84,2%) refleja plenamente el rendimiento en entornos clínicos reales.
Se necesitan más estudios sobre el rendimiento de la generalización utilizando únicamente el conjunto de datos CBIS-DDSM.
Es necesario proporcionar criterios de evaluación objetivos para la interpretabilidad de los mapas de calor de atención.
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