Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classification of Skin Cancer Images using Convolutional Neural Networks

論文の概要: Classification of Skin Cancer Images using Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00678v1
Date: Tue, 1 Feb 2022 17:11:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-03 14:21:05.974936
Title: Classification of Skin Cancer Images using Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた皮膚癌画像の分類
Authors: Kartikeya Agarwal, Tismeet Singh
Abstract要約: 皮膚がんは最も一般的なヒト悪性腫瘍である。ディープニューラルネットワークは、画像分類の謙虚な可能性を示している。最も高いモデル精度は86.65%以上である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Skin cancer is the most common human malignancy(American Cancer Society) which is primarily diagnosed visually, starting with an initial clinical screening and followed potentially by dermoscopic(related to skin) analysis, a biopsy and histopathological examination. Skin cancer occurs when errors (mutations) occur in the DNA of skin cells. The mutations cause the cells to grow out of control and form a mass of cancer cells. The aim of this study was to try to classify images of skin lesions with the help of convolutional neural networks. The deep neural networks show humongous potential for image classification while taking into account the large variability exhibited by the environment. Here we trained images based on the pixel values and classified them on the basis of disease labels. The dataset was acquired from an Open Source Kaggle Repository(Kaggle Dataset)which itself was acquired from ISIC(International Skin Imaging Collaboration) Archive. The training was performed on multiple models accompanied with Transfer Learning. The highest model accuracy achieved was over 86.65%. The dataset used is publicly available to ensure credibility and reproducibility of the aforementioned result.
Abstract（参考訳）: 皮膚がんは最も一般的なヒト悪性腫瘍(American Cancer Society)であり、主に視覚的に診断され、初期臨床検査から始まり、皮膚内視鏡検査、生検、病理組織検査が続く可能性がある。皮膚がんは、皮膚細胞のDNAにエラー(突然変異)が発生したときに起こる。この変異により、細胞は制御不能に成長し、がん細胞の塊を形成する。本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワークを用いて皮膚病変の画像の分類を行うことである。深層ニューラルネットワークは、環境によって示される大きな変動を考慮した画像分類の可能性を示す。ここではピクセル値に基づいて画像を訓練し,疾患ラベルに基づいて分類した。データセットは、ISIC(International Skin Imaging Collaboration) Archiveから取得したオープンソースKaggle Repository(Kaggle Dataset)から取得された。トレーニングは、転送学習を伴う複数のモデルで実施された。最も高いモデル精度は86.65%以上であった。使用するデータセットは、前述の結果の信頼性と再現性を保証するために公開されている。

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