論文の概要: A Survey on Deep Learning for Skin Lesion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00356v3
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 06:06:37.528737
• Title: A Survey on Deep Learning for Skin Lesion Segmentation
• Title（参考訳）: 皮膚病変分節の深層学習に関する調査研究
• Authors: Zahra Mirikharaji, Kumar Abhishek, Alceu Bissoto, Catarina Barata, Sandra Avila, Eduardo Valle, M. Emre Celebi, Ghassan Hamarneh
• Abstract要約: 皮膚がんは、この一般的な疾患の負担を軽減するために、コンピュータ支援による診断の恩恵を受ける主要な公衆衛生問題である。 画像からの皮膚病変のセグメンテーションは、この目標を達成するための重要なステップである。 天然物や人工物(毛髪や気泡など)の存在、本質的要因(病変の形状やコントラストなど)、画像取得条件の変化により、皮膚病変のセグメンテーションは難しい課題となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.523358996420846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skin cancer is a major public health problem that could benefit from computer-aided diagnosis to reduce the burden of this common disease. Skin lesion segmentation from images is an important step toward achieving this goal. However, the presence of natural and artificial artifacts (e.g., hair and air bubbles), intrinsic factors (e.g., lesion shape and contrast), and variations in image acquisition conditions make skin lesion segmentation a challenging task. Recently, various researchers have explored the applicability of deep learning models to skin lesion segmentation. In this survey, we cross-examine 177 research papers that deal with deep learning-based segmentation of skin lesions. We analyze these works along several dimensions, including input data (datasets, preprocessing, and synthetic data generation), model design (architecture, modules, and losses), and evaluation aspects (data annotation requirements and segmentation performance). We discuss these dimensions both from the viewpoint of select seminal works, and from a systematic viewpoint, examining how those choices have influenced current trends, and how their limitations should be addressed. To facilitate comparisons, we summarize all examined works in a comprehensive table as well as an interactive table available online at https://github.com/sfu-mial/skin-lesion-segmentation-survey.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんは、この一般的な疾患の負担を軽減するためにコンピュータ支援診断の恩恵を受ける主要な公衆衛生上の問題である。 画像からの皮膚病変のセグメンテーションはこの目標を達成するための重要なステップである。 しかし、天然や人工のアーティファクト(例えば、毛髪や気泡)、本質的要因(例えば、病変の形やコントラスト)、画像取得条件の変化により、皮膚病変のセグメンテーションは困難な課題となっている。 近年,深層学習モデルの皮膚病変分類への適用性について検討している。 本調査では,深層学習に基づく皮膚病変の分類を扱う177件の研究論文を交互に検討した。 入力データ(データセット、前処理、合成データ生成)、モデル設計(アーキテクチャ、モジュール、損失)、評価側面(データアノテーション要件、セグメンテーション性能)など、いくつかの次元でこれらの動作を分析した。 本論では,選択した選択が現在の傾向にどのように影響したのか,その限界にどう対処すべきかを,体系的な観点から考察する。 比較を容易にするため、網羅的な表とhttps://github.com/sfu-mial/skin-lesion-segmentation-survey.comで利用可能な対話型表をまとめた。

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