論文の概要: Data-Driven Deep Supervision for Skin Lesion Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01527v1
• Date: Sun, 4 Sep 2022 03:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:55:27.650715
• Title: Data-Driven Deep Supervision for Skin Lesion Classification
• Title（参考訳）: 皮膚病変分類のためのデータ駆動Deep Supervision
• Authors: Suraj Mishra, Yizhe Zhang, Li Zhang, Tianyu Zhang, X. Sharon Hu, Danny Z. Chen
• Abstract要約: 本稿では,ロバストな特徴抽出のために入力データを利用する新しいディープニューラルネットワークを提案する。 具体的には、畳み込みネットワークの挙動(視野)を分析し、深い監視の場所を見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.24996525103533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic classification of pigmented, non-pigmented, and depigmented non-melanocytic skin lesions have garnered lots of attention in recent years. However, imaging variations in skin texture, lesion shape, depigmentation contrast, lighting condition, etc. hinder robust feature extraction, affecting classification accuracy. In this paper, we propose a new deep neural network that exploits input data for robust feature extraction. Specifically, we analyze the convolutional network's behavior (field-of-view) to find the location of deep supervision for improved feature extraction. To achieve this, first, we perform activation mapping to generate an object mask, highlighting the input regions most critical for classification output generation. Then the network layer whose layer-wise effective receptive field matches the approximated object shape in the object mask is selected as our focus for deep supervision. Utilizing different types of convolutional feature extractors and classifiers on three melanoma detection datasets and two vitiligo detection datasets, we verify the effectiveness of our new method.
• Abstract（参考訳）: 近年,色素性,非色素性,脱色素性非メラノサイト性皮膚病変の自動分類が注目されている。 しかし, 肌のテクスチャ, 病変形状, 脱落コントラスト, 照明条件などの画像変化は, 分類精度に影響を及ぼすロバストな特徴抽出を阻害する。 本稿では,入力データを利用してロバストな特徴抽出を行う新しい深層ニューラルネットワークを提案する。 具体的には,畳み込みネットワークの動作(視野)を分析し,特徴抽出の改善のための深い監視の場所を求める。 これを実現するために、私たちはまず、オブジェクトマスクを生成するためのアクティベーションマッピングを行い、分類出力生成に最も重要な入力領域を強調します。 次に、被写体マスクの近似対象形状と層別有効受容場が一致するネットワーク層を、深層監視の焦点として選択する。 3つのメラノーマ検出データセットと2つのヴィチリゴ検出データセットの異なる種類の畳み込み特徴抽出器と分類器を用いて,本手法の有効性を検証する。

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