本研究では、乳がん検出のための大規模スクリーニングマンモグラムデータセットを活用する新しい手法を提案する。このデータセットには、一部の画像が完全にアノテーションされ、他の一部が弱教師付きのアノテーションしか持っていない不完全なアノテーションが含まれている。提案手法は、この不完全なアノテーションを効果的に活用し、最先端の乳がん検出精度を達成する。
深層畳み込みニューラルネットワーク、転移学習、アンサンブルモデルを組み合わせることで、乳がん検出の精度を向上させることができる。