Vision Transformer와 LoRA를 활용한 Breast Mass Segmentation

황종윤; 박현진

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황종윤 (성균관대학교) 박현진 (성균관대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,330 - 2,333 (4page)

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Breast cancer remains a leading cause of morbidity and mortality among women worldwide, making early and accurate diagnosis crucial for effective treatment. Traditional deep learning methods for medical image segmentation have relied heavily on convolutional neural networks (CNNs), but they sometimes struggle with generalization due to the complex nature of medical images. This paper introduces a novel approach to breast mass segmentation by employing a Vision Transformer (ViT) enhanced with Low-Rank Adaptation (LoRA), combining the global receptive field of transformers with the adaptability of parameter-efficient training techniques. We trained our model on a comprehensive dataset consisting of mammographic images annotated with expert radiological assessments to delineate breast masses. The ViT-LoRA model was compared against standard CNNs. The proposed method not only improves the accuracy of breast mass segmentation but also reduces the requirement for extensive computational resources typically associated with transformers, making it feasible for real-world medical applications. Our findings suggest that ViT-LoRA could serve as a powerful tool in the early detection of breast cancer, potentially leading to better patient outcomes.

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