論文の概要: Monkeypox Skin Lesion Detection Using Deep Learning Models: A Feasibility Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03342v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 09:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-09 07:41:38.844404
• Title: Monkeypox Skin Lesion Detection Using Deep Learning Models: A Feasibility Study
• Title（参考訳）: 深層学習モデルを用いたサルポックス皮膚病変検出の可能性
• Authors: Shams Nafisa Ali, Md. Tazuddin Ahmed, Joydip Paul, Tasnim Jahan, S. M. Sakeef Sani, Nawsabah Noor, Taufiq Hasan
• Abstract要約: 最近のサルポックスの流行は、アフリカ以外の40カ国で急速に拡大しているため、公衆衛生上の問題となっている。 サルポックス病変のコンピュータによる検出は, 疑われる症例の迅速同定と監視に有用であると考えられた。 深層学習法は皮膚病変の自動検出に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9395755884693817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The recent monkeypox outbreak has become a public health concern due to its rapid spread in more than 40 countries outside Africa. Clinical diagnosis of monkeypox in an early stage is challenging due to its similarity with chickenpox and measles. In cases where the confirmatory Polymerase Chain Reaction (PCR) tests are not readily available, computer-assisted detection of monkeypox lesions could be beneficial for surveillance and rapid identification of suspected cases. Deep learning methods have been found effective in the automated detection of skin lesions, provided that sufficient training examples are available. However, as of now, such datasets are not available for the monkeypox disease. In the current study, we first develop the ``Monkeypox Skin Lesion Dataset (MSLD)" consisting skin lesion images of monkeypox, chickenpox, and measles. The images are mainly collected from websites, news portals, and publicly accessible case reports. Data augmentation is used to increase the sample size, and a 3-fold cross-validation experiment is set up. In the next step, several pre-trained deep learning models, namely, VGG-16, ResNet50, and InceptionV3 are employed to classify monkeypox and other diseases. An ensemble of the three models is also developed. ResNet50 achieves the best overall accuracy of $82.96(\pm4.57\%)$, while VGG16 and the ensemble system achieved accuracies of $81.48(\pm6.87\%)$ and $79.26(\pm1.05\%)$, respectively. A prototype web-application is also developed as an online monkeypox screening tool. While the initial results on this limited dataset are promising, a larger demographically diverse dataset is required to further enhance the generalizability of these models.
• Abstract（参考訳）: 最近のサルポックスの流行は、アフリカ以外の40カ国以上で急速に拡大したため、公衆衛生上の懸念となっている。 早期のモンキーポックスの臨床診断はニワトリポックスと麻疹との類似性から困難である。 PCR検査が手に入らない場合、サルポックス病変のコンピュータ支援による検出は、疑われる症例の監視と迅速同定に有用である可能性がある。 十分なトレーニング例が得られれば,皮膚病変の自動検出に深層学習法が有効であることが判明している。 しかし、現在ではサルポックス病ではそのようなデータセットは利用できない。 本研究では,まず,サルポックス,ニワトリポックス,麻疹の皮膚病変画像からなる『サルポックス皮膚病変データセット』(msld)を開発した。 画像は主にウェブサイト、ニュースポータル、そして一般にアクセス可能なケースレポートから収集される。 データ拡張はサンプルサイズを増やすために使用され、3倍のクロスバリデーション実験が設定される。 次のステップでは、サルポックスや他の病気を分類するために、VGG-16、ResNet50、InceptionV3といった事前訓練されたディープラーニングモデルが使用される。 3つのモデルのアンサンブルも開発されている。 resnet50は最高精度が$2.96(\pm4.57\%)、vgg16とアンサンブルシステムは$81.48(\pm6.87\%)、$79.26(\pm1.05\%)である。 プロトタイプのウェブアプリケーションもオンラインサルポックススクリーニングツールとして開発されている。 この制限付きデータセットの最初の結果は有望だが、これらのモデルの一般化性をさらに高めるには、人口統計学的に多様なデータセットが必要である。

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