論文の概要: Leveraging Contextual Data Augmentation for Generalizable Melanoma Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05116v3
• Date: Wed, 9 Aug 2023 08:55:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 10:58:29.581737
• Title: Leveraging Contextual Data Augmentation for Generalizable Melanoma Detection
• Title（参考訳）: 広汎化メラノーマ検出のためのコンテクストデータ拡張の活用
• Authors: Nick DiSanto, Gavin Harding, Ethan Martinez, Benjamin Sanders
• Abstract要約: 本稿では,プロの皮膚科学における重要な属性であるモールサイズが,メラノーマの自動検出において誤解を招く可能性があることを論じる。 この実装では、不正なパラメータに過度に適合しないように、さまざまなデータ拡張手順を実行するカスタムモデルを提案する。
• 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 detection has been a valuable deep learning application for years, its evaluation has often neglected the context in which testing images are assessed. Traditional melanoma classifiers assume that their testing environments are comparable to the structured images they are trained on. This paper challenges this notion and argues that mole size, a critical attribute in professional dermatology, can be misleading in automated melanoma detection. While malignant melanomas tend to be larger than benign melanomas, relying solely on size can be unreliable and even harmful when contextual scaling of images is not possible. To address this issue, this implementation proposes a custom model that performs various data augmentation procedures to prevent overfitting to incorrect parameters and simulate real-world usage of melanoma detection applications. Multiple custom models employing different forms of data augmentation are implemented to highlight the most significant features of mole classifiers. These implementations emphasize the importance of considering user unpredictability when deploying such applications. The caution required when manually modifying data is acknowledged, as it can result in data loss and biased conclusions. Additionally, the significance of data augmentation in both the dermatology and deep learning communities is considered.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がん検出は長年にわたって重要な深層学習アプリケーションであるが、その評価はテスト画像の評価の文脈を無視することが多い。 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画像と同等であると仮定している。 本稿ではこの概念に挑戦し、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、メラノーマの自動検出において誤解を招く可能性があると論じる。 悪性黒色腫は良性黒色腫よりも大きい傾向にあるが、画像のコンテキストスケーリングが不可能な場合には、サイズのみに依存することは信頼性が低く、有害である。 本実装では,パラメータの過度な適合を防止し,メラノーマ検出アプリケーションの実環境利用をシミュレートするために,様々なデータ拡張手順を実行するカスタムモデルを提案する。 mole分類器の最も重要な特徴を強調するために、異なる形式のデータ拡張を使用する複数の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デプロイする際にユーザーの予測不能を考慮することの重要性を強調している。 データを手動で修正する場合に必要となる注意は、データ損失とバイアスのある結論をもたらす可能性があるため、認識される。 また,皮膚科と深層学習コミュニティにおけるデータ拡張の重要性も考察した。

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