Repositori institucional URV
| Autor/es de la URV: | Abdelnasser Mohamed Mahmoud, Mohamed / Puig Valls, Domènec Savi |
| Autor según el artículo: | Hassanien, Mohamed A; Singh, Vivek Kumar; Puig, Domenec; Abdel-Nasser, Mohamed |
| Direcció de correo del autor: | domenec.puig@urv.cat mohamed.abdelnasser@urv.cat |
| Identificador del autor: | 0000-0002-0562-4205 0000-0002-1074-2441 |
| Año de publicación de la revista: | 2022 |
| Tipo de publicación: | Proceedings Paper |
| Referencia de l'ítem segons les normes APA: | Hassanien, Mohamed A; Singh, Vivek Kumar; Puig, Domenec; Abdel-Nasser, Mohamed (2022). Transformer-Based Radiomics for Predicting Breast Tumor Malignancy Score in Ultrasonography. Amsterdam: IOS Press |
| Referencia al articulo segun fuente origial: | Frontiers In Artificial Intelligence And Applications. 356 298-307 |
| Resumen: | Breast cancer must be detected early to reduce the mortality rate. Ultrasound images can make it easier for the clinician to diagnose cases of dense breasts. This study presents a deep vision transformer-based approach for predicting breast cancer malignancy scores from ultrasound images. In particular, various state-of-the-art deep vision transformers such as BEiT, CaiT, Swin, XCiT, and VisFormer are adapted and trained to extract robust radiomics to classify breast tumors in ultrasound images as benign or malignant. The best-performing model is used to predict the malignancy score of each input ultrasound image. Experimental results revealed that the proposed approach achieves promising results for the detection of malignant tumors of the breast on ultrasound images. |
| DOI del artículo: | 10.3233/FAIA220351 |
| Enlace a la fuente original: | https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/FAIA220351 |
| Versión del articulo depositado: | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Acceso a la licencia de uso: | https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ |
| Departamento: | Enginyeria Informàtica i Matemàtiques |
| URL Documento de licencia: | https://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/ |
| Áreas temáticas: | Artificial intelligence Ciências agrárias i Comunicació i informació Engenharias iii Engenharias iv General o multidisciplinar Información y documentación Interdisciplinar Medicina ii |
| Palabras clave: | Breast cancer Cad systems Radiomics Ultrasound imaging Vision transformer Vision transformers |
| Entidad: | Universitat Rovira i Virgili |
| Fecha de alta del registro: | 2024-10-12 |
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| Archivo | Descripción | Formato | |
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| DocumentPrincipal | DocumentPrincipal | application/pdf |
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