論文の概要: The Fast and Accurate Approach to Detection and Segmentation of Melanoma
Skin Cancer using Fine-tuned Yolov3 and SegNet Based on Deep Transfer
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05167v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 06:09:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 17:25:22.011837
- Title: The Fast and Accurate Approach to Detection and Segmentation of Melanoma
Skin Cancer using Fine-tuned Yolov3 and SegNet Based on Deep Transfer
Learning
- Title（参考訳）: 深層転写学習に基づく細調整yolov3とsegnetを用いた黒色腫皮膚癌の迅速かつ正確な検出・分節化法
- Authors: Mohamad Taghizadeh, Karim Mohammadi
- Abstract要約: メラノーマ(Melanoma)は、ヒトの皮膚のどの部分でも発生する、最も深刻な皮膚がんの1つである。
近年,学習ベースセグメンテーション法は従来のアルゴリズムと比較して,画像セグメンテーションにおいて望ましい結果を得た。
本研究では,深層学習モデルに基づく2段階パイプラインを定義し,メラノーマ皮膚病変の検出とセグメンテーションを改善する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Melanoma is one of the most serious skin cancers that can occur in any part
of the human skin. Early diagnosing melanoma lesions will significantly
increase their chances of being cured. Improving melanoma segmentation will
help doctors or surgical robots remove the lesion more accurately from body
parts. Recently, the learning-based segmentation methods achieved desired
results in image segmentation compared to traditional algorithms. This study
proposes a new method to improve melanoma skin lesions detection and
segmentation by defining a two-step pipeline based on deep learning models. Our
methods were evaluated on ISIC 2018 (Skin Lesion Analysis Towards Melanoma
Detection Challenge Dataset) well-known dataset. The proposed methods consist
of two main parts for real-time detection of lesion location and segmentation.
In the detection section, the location of the skin lesion is precisely detected
by the fine-tuned You Only Look Once version 3 (F-YOLOv3) and then fed into the
fine-tuned Segmentation Network (F-SegNet). Skin lesion localization helps to
reduce the unnecessary calculation of whole images for segmentation. The
results show that our proposed F-YOLOv3 achieves better performance as 96% in
mAP. Compared to state-of-the-art segmentation approaches, our F-SegNet
achieves higher performance for accuracy, dice coefficient, and Jaccard index
at 95.16%, 92.81%, and 86.2%, respectively.
- Abstract（参考訳）: メラノーマはヒト皮膚のどの部分でも発生する最も深刻な皮膚がんの1つである。
悪性黒色腫の早期診断は治療の可能性を著しく高める。
メラノーマのセグメンテーションの改善は、医師や手術ロボットが身体部分からより正確に病変を取り除くのに役立つ。
近年,学習ベースセグメンテーション法は従来のアルゴリズムと比較して画像セグメンテーションにおいて望ましい結果を得た。
本研究では,深層学習モデルに基づく2段階パイプラインを定義し,メラノーマ皮膚病変の検出とセグメンテーションを改善する新しい手法を提案する。
本手法はISIC 2018 (Skin Lesion Analysis towardss Melanoma Detection Challenge Dataset) で評価された。
提案手法は,病変の位置と分節のリアルタイム検出のための2つの主要部分からなる。
検出部では、微細調整されたYou Only Look Onceバージョン3(F-YOLOv3)により皮膚病変の位置を正確に検出し、微細調整されたSegmentation Network(F-SegNet)に入力する。
皮膚病変の局在は、セグメンテーションのための画像全体の不必要な計算を減らすのに役立つ。
その結果,提案するF-YOLOv3はmAPが96%向上した。
我々のF-SegNetは,最先端セグメンテーション手法と比較して,95.16%,92.81%,86.2%の精度,ダイス係数,ジャカード指数をそれぞれ高い性能で実現している。
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