論文の概要: Dermo-DOCTOR: A web application for detection and recognition of the skin lesion using a deep convolutional neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01824v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 01:14:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 00:45:24.606466
• Title: Dermo-DOCTOR: A web application for detection and recognition of the skin lesion using a deep convolutional neural network
• Title（参考訳）: Dermo-DOCTOR:Deep Convolutional Neural Networkを用いた皮膚病変の検出と認識のためのWebアプリケーション
• Authors: Md. Kamrul Hasan, Shidhartho Roy, Chayan Mondal, Md. Ashraful Alam, Md.Toufick E Elahi, Aishwariya Dutta, S. M. Taslim Uddin Raju, Mohiuddin Ahmad
• Abstract要約: 本稿では,Dermo-DOCTORという皮膚病変の同時検出と認識のための,エンドツーエンドの深層CNNベースのマルチタスクWebアプリケーションを提案する。 検出サブネットワークでは、Fused Feature Map (FFM) がデコードに使われ、出力された病変マスクの入力解像度を得る。 認識サブネットワークでは、2つのエンコーダとFFMの特徴マップをアグリゲーションに使用して最終病変クラスを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7242808753092502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated skin lesion analysis for detection and recognition is still challenging for inter-class diversity and intra-class similarity, and the low generic capability of a single Convolutional Neural Network (CNN) with limited datasets. This article proposes an end-to-end deep CNN-based multi-task web application for concurrent detection and recognition of skin lesion, named Dermo-DOCTOR, consisting of two encoders, where the features from each encoder are fused in channel-wise, called Fused Feature Map (FFM). For the detection sub-network, the FFM is used for decoding to obtain the input resolution of the output lesion masks, where the outputs of each stage of two encoders are concatenated with the same scale decoder output to regain the lost spatial information due to pooling in encoders. For the recognition sub-network, feature maps of two encoders and FFM are used for the aggregation to obtain a final lesion class. We train and evaluate the Dermo-Doctor utilizing two publicly available benchmark datasets, such as ISIC-2016 and ISIC-2017. The obtained mean intersection over unions, for detection sub-network, are 85.0 % and 80.0 %, whereas the areas under the receiver operating characteristic curve, for recognition sub-network, are 0.98 and 0.91, respectively, for ISIC-2016 and ISIC-2017 test datasets. The experimental results demonstrate that the proposed Dermo-DOCTOR outperforms the alternative methods mentioned in the literature, designed for skin lesion detection and recognition. As the Dermo-DOCTOR provides better-results on two different test datasets, even with limited training data, it can be an auspicious computer-aided screening tool to assist the dermatologists.
• Abstract（参考訳）: 検出と認識のための自動皮膚病変分析は、クラス間の多様性とクラス内の類似性、および限られたデータセットを持つ単一の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の低汎用性のためにまだ困難です。 本稿では,2つのエンコーダで構成され,各エンコーダの特徴をチャネル毎に融合し,ffm(fused feature map)と呼ぶ,皮膚病変の同時検出と認識を行うための,エンド・ツー・エンドの深層cnnベースのマルチタスクwebアプリケーションを提案する。 検出サブネットワークにおいて、2つのエンコーダの各ステージの出力と同一のスケールデコーダ出力とを連結し、エンコーダのプールによる空間情報の喪失を回復させる出力障害マスクの入力解像度を得るために、FFMがデコードに使用される。 認識サブネットワークでは、2つのエンコーダとFFMの特徴マップをアグリゲーションに使用して最終病変クラスを得る。 我々は、isic-2016とisic-2017の2つのベンチマークデータセットを使用してdermo-doctorをトレーニングし、評価する。 検出サブネットワークのためのユニオン上の平均交差は85.0%および80.0%であるが、ISIC-2016およびISIC-2017テストデータセットでは、受信機の動作特性曲線下の領域はそれぞれ0.98および0.91である。 The experimental results showed that the proposed Dermo-DOCTOR are outperforming the alternative method in the literature, designed for skin lesion detection and recognition。 Dermo-DOCTORは、限られたトレーニングデータであっても、2つの異なるテストデータセットにより良い結果を提供するため、皮膚科医を支援するための便利なコンピュータ支援スクリーニングツールです。

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