During the last decade or so, there has been an insurgence in the deep learning community to solve health-related issues, particularly breast cancer. Following the Camelyon-16 challenge in 2016, several researchers have dedicated their time to build Convolutional Neural Networks (CNNs) to help radiologists and other clinicians diagnose breast cancer. In particular, there has been an emphasis on Ductal Carcinoma in Situ (DCIS); the clinical term for early-stage breast cancer. Large companies have given their fair share of research into this subject, among these Google Deepmind who developed a model in 2020 that has proven to be better than radiologists themselves to diagnose breast cancer correctly. We found that among the issues which exist, there is a need for an explanatory system that goes through the hidden layers of a CNN to highlight those pixels that contributed to the classification of a mammogram. We then chose an open-source, reasonably successful project developed by Prof. Shen, using the CBIS-DDSM image database to run our experiments on. It was later improved using the Resnet-50 and VGG-16 patch-classifiers, analytically comparing the outcome of both. The results showed that the Resnet-50 one converged earlier in the experiments. Following the research by Montavon and Binder, we used the DeepTaylor Layer-wise Relevance Propagation (LRP) model to highlight those pixels and regions within a mammogram which contribute most to its classification. This is represented as a map of those pixels in the original image, which contribute to the diagnosis and the extent to which they contribute to the final classification. The most significant advantage of this algorithm is that it performs exceptionally well with the Resnet-50 patch classifier architecture.


翻译:近十年来,在深层学习界出现了一个急症,以解决与健康有关的问题,特别是乳腺癌。在2016年卡美利翁1616号挑战之后,一些研究人员投入了时间来建立革命神经网络(CNNs),以帮助放射学家和其他临床医生诊断乳腺癌。特别是,重点强调了西图(DCIS)的杜卡塔尔癌;早期乳腺癌的临床术语。大公司提供了对这个主题的原始研究的相当比例。在谷歌深明德(Google Deepmind)中,2020年开发的模型比放射学家自己诊断乳腺癌的更好。我们发现,在存在的问题中,需要有一个解释系统,通过CNN的隐藏层来帮助诊断乳腺癌。我们随后选择了一个开源,由Prof. Shen开发了一个相当成功的项目,利用CBIS-DCDSM图像数据库来进行我们的实验。后来,用Resnet-50和VGG-16最先进的直径直径直径直径直径直径直径直径直径直径直径直的模型改进了模型的模型的模型, 也就是直径直径直径直地展示了BRMex50的模型,然后我们用来分析结果。

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