論文の概要: Detecting Melanoma Fairly: Skin Tone Detection and Debiasing for Skin Lesion Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02832v2
• Date: Tue, 8 Feb 2022 20:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 12:42:01.528332
• Title: Detecting Melanoma Fairly: Skin Tone Detection and Debiasing for Skin Lesion Classification
• Title（参考訳）: 悪性黒色腫の検出 : 皮膚病変分類のための皮膚トーン検出と脱バイアス
• Authors: Peter J. Bevan and Amir Atapour-Abarghouei
• Abstract要約: 修正された変分オートエンコーダを用いて、ベンチマークとして一般的に使用されるデータセットの皮膚のトーンバイアスを明らかにする。 病変画像の皮膚のトーンを自動的にラベル付けする,効率的かつ効率的なアルゴリズムを提案する。 その後、皮膚のトーンバイアスを軽減するために2つの主要なバイアスアンラーニング技術を使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.71097144710995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks have demonstrated human-level performance in the classification of melanoma and other skin lesions, but evident performance disparities between differing skin tones should be addressed before widespread deployment. In this work, we utilise a modified variational autoencoder to uncover skin tone bias in datasets commonly used as benchmarks. We propose an efficient yet effective algorithm for automatically labelling the skin tone of lesion images, and use this to annotate the benchmark ISIC dataset. We subsequently use two leading bias unlearning techniques to mitigate skin tone bias. Our experimental results provide evidence that our skin tone detection algorithm outperforms existing solutions and that unlearning skin tone improves generalisation and can reduce the performance disparity between melanoma detection in lighter and darker skin tones.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークはメラノーマおよび他の皮膚病変の分類においてヒトレベルの性能を示したが、異なる皮膚のトーン間の明らかなパフォーマンス格差は、広く展開する前に対処すべきである。 本研究では,ベンチマークとして一般的に使用されるデータセットの皮膚のトーンバイアスを明らかにするために,修正された変分オートエンコーダを利用する。 本稿では,病変画像の皮膚トーンを自動的にラベリングする効率的かつ効果的なアルゴリズムを提案し,ベンチマークisicデータセットにアノテートする。 その後,2つの先導バイアスアンラーニング技術を用いて皮膚トーンバイアスを軽減した。 実験の結果,皮膚トーン検出アルゴリズムが既存のソリューションを上回っており,未学習の皮膚トーンが一般化を改善し,より軽い皮膚トーンと暗い皮膚トーンにおけるメラノーマ検出性能の差を低減できることが示された。

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