論文の概要: Minimizing false negative rate in melanoma detection and providing insight into the causes of classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09199v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 07:46:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 14:24:31.956018
• Title: Minimizing false negative rate in melanoma detection and providing insight into the causes of classification
• Title（参考訳）: メラノーマ検出における偽陰性率の最小化と分類の原因に関する知見
• Authors: Ell\'ak Somfai, Benj\'amin Baffy, Kristian Fenech, Changlu Guo, Rita Hossz\'u, Dorina Kor\'ozs, Marcell P\'olik, Attila Ulbert, Andr\'as L\H{o}rincz
• Abstract要約: 私たちの目標は、メラノーマ検出で人間とマシンインテリジェンスを橋渡しすることです。 我々は,視覚前処理,深層学習,アンサンブルを組み合わせた分類システムを開発し,専門家に説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5621251909851629
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our goal is to bridge human and machine intelligence in melanoma detection. We develop a classification system exploiting a combination of visual pre-processing, deep learning, and ensembling for providing explanations to experts and to minimize false negative rate while maintaining high accuracy in melanoma detection. Source images are first automatically segmented using a U-net CNN. The result of the segmentation is then used to extract image sub-areas and specific parameters relevant in human evaluation, namely center, border, and asymmetry measures. These data are then processed by tailored neural networks which include structure searching algorithms. Partial results are then ensembled by a committee machine. Our evaluation on the largest skin lesion dataset which is publicly available today, ISIC-2019, shows improvement in all evaluated metrics over a baseline using the original images only. We also showed that indicative scores computed by the feature classifiers can provide useful insight into the various features on which the decision can be based.
• Abstract（参考訳）: 私たちの目標は、メラノーマ検出で人間とマシンインテリジェンスを橋渡しすることです。 我々は,視覚前処理,深層学習,アンサンブルの組み合わせを利用して,専門家に説明を提供し,メラノーマ検出の精度を維持しながら偽陰性率を最小限に抑える分類システムを開発した。 ソース画像は、最初にU-net CNNを使用して自動的に分割されます。 セグメンテーションの結果は、人間の評価に関連する画像サブエリアと特定のパラメータ(中心、境界、非対称性)を抽出するために使われる。 これらのデータは、構造探索アルゴリズムを含むニューラルネットワークによって処理される。 部分的な結果は、委員会マシンによってアンサンブルされる。 今日公開されている最大の皮膚病変データセットISIC-2019の評価は、元の画像のみを使用してベースライン上のすべての評価指標の改善を示しています。 また,特徴分類器によって計算された示唆的スコアは,決定を下す様々な特徴について有用な洞察を与えることができることを示した。

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