ディープラーニングを活用した乳癌検出：包括的研究

概要 乳癌は世界的な健康問題であり、早期発見と治療のための正確な診断ツールの必要性が強調されています。本研究では、乳腺組織病理画像を良性または悪性に分類するために、ディープラーニング手法を活用した新しい方法論を提案します。VGG16、VGG19、ResNet50、ResNet101、およびカスタムCNNアーキテクチャを含む最新の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、組織病理画像から識別特徴を抽出します。この研究の主要な貢献の1つは、トレーニングプロセスにクラスウェイトを組み込むことであり、データセットのクラス不均衡に対処し、モデルのパフォーマンスを向上させることを目指しています。私たちのアプローチの有効性を、公開されているBreaKHisデータセットを使用して、精度、再現率、適合率、F1スコアなどの各種パフォーマンス指標を使用して評価します。