論文の概要: Eliminating Mole Size in Melanoma Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05116v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 20:45:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 17:50:26.413948
• Title: Eliminating Mole Size in Melanoma Classification
• Title（参考訳）: メラノーマ分類におけるモルサイズ除去
• Authors: Nick DiSanto, Gavin Harding, Ethan Martinez, Benjamin Sanders
• Abstract要約: 本論文は, プロの皮膚科における重要な属性であるモールサイズが, 自動メラノーマ検出におけるレッドハーリングであると主張している。 皮膚科と深層学習の両コミュニティにおいて,モイルサイズの不整合とその意義について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While skin cancer classification has been a popular and valuable deep learning application for years, there has been little consideration of the context in which testing images are taken. Traditional melanoma classifiers rely on the assumption that their testing environments are analogous to the structured images on which they are trained. This paper combats this notion, arguing that mole size, a vital attribute in professional dermatology, is a red herring in automated melanoma detection. Although malignant melanomas are consistently larger than benign melanomas, this distinction proves unreliable and harmful when images cannot be contextually scaled. This implementation builds a custom model that eliminates size as a training feature to prevent overfitting to incorrect parameters. Additionally, random rotation and contrast augmentations are performed to simulate the real-world use of melanoma detection applications. Several custom models with varying forms of data augmentation are implemented to demonstrate the most significant features of the generalization abilities of mole classifiers. These implementations show that user unpredictability is crucial when utilizing such applications. The caution required when manually modifying data is acknowledged, as data loss and biased conclusions are necessary considerations in this process. Additionally, mole size inconsistency and its significance are discussed in both the dermatology and deep learning communities.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんの分類は、長年にわたって人気があり貴重なディープラーニングアプリケーションであったが、テスト画像が取られる状況についてはほとんど考慮されていない。 従来のメラノーマ分類器は、テスト環境がトレーニングされた構造化イメージに類似しているという仮定に依存している。 本論文は, 皮膚科における重要な特徴であるモグラの大きさは, 自動メラノーマ検出における赤いニシンであると主張し, この概念に反論する。 悪性黒色腫は良性黒色腫より一貫して大きいが、画像が文脈的に拡大できない場合には信頼性が低く有害である。 この実装は、不正確なパラメータへの過剰フィットを防ぐためにトレーニング機能としてのサイズをなくすカスタムモデルを構築している。 さらに、メラノーマ検出アプリケーションの実世界の使用をシミュレートするためにランダム回転とコントラスト増強を行う。 mole分類器の一般化能力の最も重要な特徴を実証するために、様々な種類のデータ拡張形式を持つカスタムモデルが実装されている。 これらの実装は、そのようなアプリケーションを利用する場合、ユーザの予測不能が重要であることを示している。 このプロセスではデータ損失と偏りのある結論が不可欠であるため、手動でデータ修正を行う際に必要となる注意が必要である。 さらに,皮膚科と深層学習のコミュニティにおいて,モルサイズ不整合とその意義について論じた。

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