論文の概要: Self-Learning AI Framework for Skin Lesion Image Segmentation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05838v1
• Date: Sat, 4 Jan 2020 09:31:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 12:49:50.608835
• Title: Self-Learning AI Framework for Skin Lesion Image Segmentation and Classification
• Title（参考訳）: 皮膚病変画像分割・分類のための自己学習型AIフレームワーク
• Authors: Anandhanarayanan Kamalakannan, Shiva Shankar Ganesan and Govindaraj Rajamanickam
• Abstract要約: 深層学習モデルで医用画像セグメンテーションを行うには、アノテーションによる大規模な画像データセットのトレーニングが必要である。 この問題を解決するために,2段階のディープラーニングアルゴリズムにおいて自己学習アノテーションスキームが提案された。 提案されたAIフレームワークの分類結果は、トレーニング精度93.8%、テスト精度82.42%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image segmentation and classification are the two main fundamental steps in pattern recognition. To perform medical image segmentation or classification with deep learning models, it requires training on large image dataset with annotation. The dermoscopy images (ISIC archive) considered for this work does not have ground truth information for lesion segmentation. Performing manual labelling on this dataset is time-consuming. To overcome this issue, self-learning annotation scheme was proposed in the two-stage deep learning algorithm. The two-stage deep learning algorithm consists of U-Net segmentation model with the annotation scheme and CNN classifier model. The annotation scheme uses a K-means clustering algorithm along with merging conditions to achieve initial labelling information for training the U-Net model. The classifier models namely ResNet-50 and LeNet-5 were trained and tested on the image dataset without segmentation for comparison and with the U-Net segmentation for implementing the proposed self-learning Artificial Intelligence (AI) framework. The classification results of the proposed AI framework achieved training accuracy of 93.8% and testing accuracy of 82.42% when compared with the two classifier models directly trained on the input images.
• Abstract（参考訳）: 画像分割と分類は、パターン認識における2つの主要な基本ステップである。 深層学習モデルで医用画像のセグメンテーションや分類を行うには、アノテーションによる大規模な画像データセットのトレーニングが必要である。 本研究を対象とする皮膚内視鏡画像(ISICアーカイブ)には,病変の分節に関する真実情報がない。 このデータセットで手動ラベリングを実行するのに時間がかかる。 この問題を解決するために,2段階のディープラーニングアルゴリズムにおいて自己学習アノテーションスキームが提案された。 2段階のディープラーニングアルゴリズムは、アノテーションスキームとCNN分類器モデルを備えたU-Netセグメンテーションモデルからなる。 アノテーションスキームは、K平均クラスタリングアルゴリズムとマージ条件を用いて、U-Netモデルをトレーニングするための初期ラベリング情報を達成する。 ResNet-50とLeNet-5という分類器モデルは、比較のためのセグメンテーションや、提案された自己学習人工知能(AI)フレームワークを実装するためのU-Netセグメンテーションを使わずに、画像データセット上で訓練され、テストされた。 提案するaiフレームワークの分類結果は、入力画像上で直接トレーニングされた2つの分類器モデルと比較して、93.8%のトレーニング精度と82.42%のテスト精度を達成している。

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