論文の概要: Transfer learning with class-weighted and focal loss function for automatic skin cancer classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05977v1
• Date: Sun, 13 Sep 2020 10:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 03:10:24.497892
• Title: Transfer learning with class-weighted and focal loss function for automatic skin cancer classification
• Title（参考訳）: 自動皮膚癌分類のためのクラス重度・焦点損失機能を用いた転写学習
• Authors: Duyen N.T. Le, Hieu X. Le, Lua T. Ngo, Hoan T. Ngo
• Abstract要約: 皮膚病変を7つのクラスのうちの1つに分類できる深層学習システムを開発した。 我々のResNet50モデルのアンサンブルは、皮膚病変をトップ1、トップ2、トップ3の精度93%、97%、99%の7つのクラスのうちの1つに分類することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skin cancer is by far in top-3 of the world's most common cancer. Among different skin cancer types, melanoma is particularly dangerous because of its ability to metastasize. Early detection is the key to success in skin cancer treatment. However, skin cancer diagnosis is still a challenge, even for experienced dermatologists, due to strong resemblances between benign and malignant lesions. To aid dermatologists in skin cancer diagnosis, we developed a deep learning system that can effectively and automatically classify skin lesions into one of the seven classes: (1) Actinic Keratoses, (2) Basal Cell Carcinoma, (3) Benign Keratosis, (4) Dermatofibroma, (5) Melanocytic nevi, (6) Melanoma, (7) Vascular Skin Lesion. The HAM10000 dataset was used to train the system. An end-to-end deep learning process, transfer learning technique, utilizing multiple pre-trained models, combining with class-weighted and focal loss were applied for the classification process. The result was that our ensemble of modified ResNet50 models can classify skin lesions into one of the seven classes with top-1, top-2 and top-3 accuracy 93%, 97% and 99%, respectively. This deep learning system can potentially be integrated into computer-aided diagnosis systems that support dermatologists in skin cancer diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんは、世界で最も一般的ながんの上位3位にある。 皮膚がんの種類によって、黒色腫は転移する能力があるため特に危険である。 早期発見は皮膚がん治療の成功の鍵である。 しかし、良性病変と悪性病変との強い類似性から、経験豊富な皮膚科医でも皮膚がんの診断は依然として困難である。 皮膚がん診断における皮膚科医の補助として,(1)アクチン性角化症,(2)基底細胞癌,(3)良性角化症,(4)皮膚線維腫,(5)メラノサイト性母斑,(6)黒色腫,(7)血管性皮膚病変の7種類に,有効かつ自動的に皮膚病変を分類できる深層学習システムを開発した。 HAM10000データセットはシステムのトレーニングに使用された。 クラス重み付けと焦点損失を組み合わせた複数の事前学習モデルを用いたエンド・ツー・エンドのディープラーニングプロセス,転送学習手法を分類プロセスに適用した。 その結果,resnet50を改良したモデルでは,皮膚病変をtop-1,top-2,top-3の正解率93%,97%,99%の7種類に分類できた。 この深層学習システムは、皮膚がんの診断において皮膚科医を支援するコンピュータ支援診断システムに統合される可能性がある。

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