論文の概要: An interpretable imbalanced semi-supervised deep learning framework for improving differential diagnosis of skin diseases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10858v3
- Date: Mon, 10 Jun 2024 14:28:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 06:08:09.396113
- Title: An interpretable imbalanced semi-supervised deep learning framework for improving differential diagnosis of skin diseases
- Title（参考訳）: 皮膚疾患の鑑別診断を改善するための解釈不能な半教師付きディープラーニングフレームワーク
- Authors: Futian Weng, Yuanting Ma, Jinghan Sun, Shijun Shan, Qiyuan Li, Jianping Zhu, Yang Wang, Yan Xu,
- Abstract要約: 本稿では,多種性インテリジェント皮膚診断フレームワーク(ISDL)の解釈可能性と非バランス半教師あり学習に関する最初の研究について述べる。
ISDLは0.979の精度,0.975の感度,0.973の特異度,0.974のマクロF1スコア,およびマルチラベル皮膚疾患分類における0.999の受信操作特性曲線(AUC)以下の領域を有望な性能で達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.120827875780382
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dermatological diseases are among the most common disorders worldwide. This paper presents the first study of the interpretability and imbalanced semi-supervised learning of the multiclass intelligent skin diagnosis framework (ISDL) using 58,457 skin images with 10,857 unlabeled samples. Pseudo-labelled samples from minority classes have a higher probability at each iteration of class-rebalancing self-training, thereby promoting the utilization of unlabeled samples to solve the class imbalance problem. Our ISDL achieved a promising performance with an accuracy of 0.979, sensitivity of 0.975, specificity of 0.973, macro-F1 score of 0.974 and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.999 for multi-label skin disease classification. The Shapley Additive explanation (SHAP) method is combined with our ISDL to explain how the deep learning model makes predictions. This finding is consistent with the clinical diagnosis. We also proposed a sampling distribution optimisation strategy to select pseudo-labelled samples in a more effective manner using ISDLplus. Furthermore, it has the potential to relieve the pressure placed on professional doctors, as well as help with practical issues associated with a shortage of such doctors in rural areas.
- Abstract（参考訳）: 皮膚科疾患は世界で最も一般的な疾患の一つである。
本稿では, 58,457枚の皮膚画像と10,857枚の未表示サンプルを用いて, マルチクラスインテリジェント皮膚診断フレームワーク(ISDL)の解釈可能性と非バランスな半教師あり学習について検討した。
マイノリティクラスからの擬似ラベル付きサンプルは、クラス分散自己学習の各イテレーションにおいて高い確率を持ち、その結果、クラス不均衡問題を解決するためにラベル付きサンプルの利用が促進される。
ISDLは0.979の精度,0.975の感度,0.973の特異度,0.974のマクロF1スコア,およびマルチラベル皮膚疾患分類における0.999の受信操作特性曲線(AUC)以下の領域を有望な性能で達成した。
Shapley Additive explanation (SHAP) 法はISDLと組み合わせて,ディープラーニングモデルがどのように予測を行うかを説明する。
この所見は臨床診断と一致している。
また,ISDLplusを用いて疑似ラベル付きサンプルをより効果的に選別するためのサンプリング分布最適化手法を提案した。
さらに、専門医へのプレッシャーを和らげる可能性や、農村部におけるそのような医師の不足に伴う実践的な問題も解決する可能性がある。
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