論文の概要: Analysis of skin lesion images with deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03814v1
• Date: Mon, 11 Jan 2021 10:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 19:14:39.598211
• Title: Analysis of skin lesion images with deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習による皮膚病変画像の解析
• Authors: Josef Steppan and Sten Hanke
• Abstract要約: 内視鏡画像の分類における美術の現状を評価します。 ImageNetデータセットに事前トレーニングされた様々なディープニューラルネットワークアーキテクチャは、組み合わせたトレーニングデータセットに適合する。 皮膚病変の8クラスの検出のためのこれらのモデルの性能と適用性を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Skin cancer is the most common cancer worldwide, with melanoma being the deadliest form. Dermoscopy is a skin imaging modality that has shown an improvement in the diagnosis of skin cancer compared to visual examination without support. We evaluate the current state of the art in the classification of dermoscopic images based on the ISIC-2019 Challenge for the classification of skin lesions and current literature. Various deep neural network architectures pre-trained on the ImageNet data set are adapted to a combined training data set comprised of publicly available dermoscopic and clinical images of skin lesions using transfer learning and model fine-tuning. The performance and applicability of these models for the detection of eight classes of skin lesions are examined. Real-time data augmentation, which uses random rotation, translation, shear, and zoom within specified bounds is used to increase the number of available training samples. Model predictions are multiplied by inverse class frequencies and normalized to better approximate actual probability distributions. Overall prediction accuracy is further increased by using the arithmetic mean of the predictions of several independently trained models. The best single model has been published as a web service.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんは世界中で最も多いがんであり、メラノーマが最も多い。 皮膚内視鏡検査は, 皮膚がんの診断において, サポートなしの視力検査と比較して改善した皮膚画像モダリティである。 皮膚病変の分類と文献の分類のためのISIC-2019 Challengeに基づいて,皮膚画像の分類における術式の現状を評価した。 ImageNetデータセットに事前トレーニングされた様々なディープニューラルネットワークアーキテクチャは、転写学習とモデル微調整を用いた皮膚病変の皮膚内視鏡的および臨床的画像からなる複合トレーニングデータセットに適合する。 8種類の皮膚病変の検出におけるこれらのモデルの性能と適用性について検討した。 ランダムな回転、翻訳、せん断、ズームを利用するリアルタイムデータ拡張は、利用可能なトレーニングサンプルの数を増やすために使用される。 モデル予測は逆クラス周波数に乗算され、より近似的な実確率分布に正規化される。 独立に訓練されたモデルの予測の算術平均を用いて、全体的な予測精度をさらに向上する。 最高のシングルモデルはWebサービスとして公開された。

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