Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hair and Scalp Disease Detection using Machine Learning and Image Processing

論文の概要: Hair and Scalp Disease Detection using Machine Learning and Image Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00122v3
Date: Tue, 30 May 2023 04:40:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-01 01:57:09.452609
Title: Hair and Scalp Disease Detection using Machine Learning and Image Processing
Title（参考訳）: 機械学習と画像処理を用いた毛髪・頭皮疾患検出
Authors: Mrinmoy Roy, Anica Tasnim Protity
Abstract要約: 約8000万人のアメリカ人が、老化、ストレス、薬物、遺伝性化粧などによる毛髪の喪失に悩まされている。深層学習による髪の喪失と頭皮関連疾患 (alopecia, psoriasis, folliculitis) の予測に成功している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Almost 80 million Americans suffer from hair loss due to aging, stress, medication, or genetic makeup. Hair and scalp-related diseases often go unnoticed in the beginning. Sometimes, a patient cannot differentiate between hair loss and regular hair fall. Diagnosing hair-related diseases is time-consuming as it requires professional dermatologists to perform visual and medical tests. Because of that, the overall diagnosis gets delayed, which worsens the severity of the illness. Due to the image-processing ability, neural network-based applications are used in various sectors, especially healthcare and health informatics, to predict deadly diseases like cancers and tumors. These applications assist clinicians and patients and provide an initial insight into early-stage symptoms. In this study, we used a deep learning approach that successfully predicts three main types of hair loss and scalp-related diseases: alopecia, psoriasis, and folliculitis. However, limited study in this area, unavailability of a proper dataset, and degree of variety among the images scattered over the internet made the task challenging. 150 images were obtained from various sources and then preprocessed by denoising, image equalization, enhancement, and data balancing, thereby minimizing the error rate. After feeding the processed data into the 2D convolutional neural network (CNN) model, we obtained overall training accuracy of 96.2%, with a validation accuracy of 91.1%. The precision and recall score of alopecia, psoriasis, and folliculitis are 0.895, 0.846, and 1.0, respectively. We also created a dataset of the scalp images for future prospective researchers.
Abstract（参考訳）: 約8000万人のアメリカ人が老化、ストレス、薬物、遺伝子組換えなどによって髪の喪失に苦しんでいる。毛髪と頭皮関連疾患は、初めは気づかないことが多い。時々、患者は髪の喪失と通常の髪の落下を区別できない。専門の皮膚科医が視覚および医療検査を行う必要があるため、毛髪関連疾患の診断には時間がかかる。そのため、全体的な診断が遅れ、病気の重症度が悪化する。画像処理能力のため、ニューラルネットワークベースのアプリケーションは、がんや腫瘍などの致命的な病気を予測するために、様々な分野、特に医療や健康情報学で使用されている。これらの応用は臨床医や患者を助け、初期症状に関する最初の洞察を提供する。本研究では,毛髪喪失と頭皮関連疾患の3つの主型(脱毛症,乾尿症,卵胞炎)を予測できるディープラーニングを用いた。しかし、この領域での限られた研究、適切なデータセットの有効性、インターネット上に散在する画像の多様性の程度が課題となった。様々なソースから150の画像を取得し,画像の等化,拡張,データバランスをプリプロセスし,誤り率を最小化した。処理したデータを2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルに入力した後、総合トレーニング精度96.2%、検証精度91.1%を得た。アロペシア,乾皮症,卵胞炎は,それぞれ0.895,0.846,1.0であった。また,今後の研究者のために頭皮画像のデータセットを作成した。

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