論文の概要: A Clinically Inspired Approach for Melanoma classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08021v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 10:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 23:07:21.501690
• Title: A Clinically Inspired Approach for Melanoma classification
• Title（参考訳）: メラノーマ分類に対する臨床インスパイアアプローチ
• Authors: Prathyusha Akundi, Soumyasis Gun, Jayanthi Sivaswamy
• Abstract要約: メラノーマは皮膚がんによる死因の1つである。 メラノーマの診断における最近のアプローチはパターン認識か分析的認識である。 実際には、外れ値が検出され、ネビ/レセオンを評価するために使用される差分アプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2188961353850187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Melanoma is a leading cause of deaths due to skin cancer deaths and hence, early and effective diagnosis of melanoma is of interest. Current approaches for automated diagnosis of melanoma either use pattern recognition or analytical recognition like ABCDE (asymmetry, border, color, diameter and evolving) criterion. In practice however, a differential approach wherein outliers (ugly duckling) are detected and used to evaluate nevi/lesions. Incorporation of differential recognition in Computer Aided Diagnosis (CAD) systems has not been explored but can be beneficial as it can provide a clinical justification for the derived decision. We present a method for identifying and quantifying ugly ducklings by performing Intra-Patient Comparative Analysis (IPCA) of neighboring nevi. This is then incorporated in a CAD system design for melanoma detection. This design ensures flexibility to handle cases where IPCA is not possible. Our experiments on a public dataset show that the outlier information helps boost the sensitivity of detection by at least 4.1 % and specificity by 4.0 % to 8.9 %, depending on the use of a strong (EfficientNet) or moderately strong (VGG or ResNet) classifier.
• Abstract（参考訳）: メラノーマは皮膚がんの死亡による主な死因であり、それゆえメラノーマの早期かつ効果的な診断が注目されている。 メラノーマの自動診断への現在のアプローチは、ABCDE (asymmetric, border, color, diameter and evolution) のようなパターン認識または解析的認識を使用する。 しかし、実際には、外れ値(急激なダックリング)を検出し、ネビ/レセオンを評価するための微分アプローチが用いられる。 コンピュータ支援診断(cad)システムにおける差分認識の導入は検討されていないが、導出判定の臨床的正当性を提供するため有用である。 近隣のネビのIPCA(Intra-Patient Comparison Analysis)を用いて,アヒルの識別と定量化を行う手法を提案する。 その後、メラノーマ検出のためのCADシステム設計に組み込まれる。 この設計により、IPCAが不可能なケースを扱う柔軟性が保証される。 公開データセットを用いた実験により, 検出感度を少なくとも4.1 %, 特異度を4.0 %から8.9 %向上させることができた。

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