論文の概要: Deep Learning based Novel Cascaded Approach for Skin Lesion Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06226v1
• Date: Mon, 16 Jan 2023 01:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 16:44:11.691076
• Title: Deep Learning based Novel Cascaded Approach for Skin Lesion Analysis
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく皮膚病変解析のための新しいカスケードアプローチ
• Authors: Shubham Innani, Prasad Dutande, Bhakti Baheti, Ujjwal Baid, and Sanjay Talbar
• Abstract要約: 本研究は,2段階の皮膚病変セグメンテーションの枠組みに焦点をあて,その後に病変解析の分類を行う。 皮膚病変分類のためのエンコーダデコーダアーキテクチャとCNNに基づく分類ネットワークを設計し,深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの有効性を検討した。 本手法は, 従来の分類法により, 病変の分類精度が有意に向上した第1種である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.371818587876888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Automatic lesion analysis is critical in skin cancer diagnosis and ensures effective treatment. The computer aided diagnosis of such skin cancer in dermoscopic images can significantly reduce the clinicians workload and help improve diagnostic accuracy. Although researchers are working extensively to address this problem, early detection and accurate identification of skin lesions remain challenging. This research focuses on a two step framework for skin lesion segmentation followed by classification for lesion analysis. We explored the effectiveness of deep convolutional neural network based architectures by designing an encoder-decoder architecture for skin lesion segmentation and CNN based classification network. The proposed approaches are evaluated quantitatively in terms of the Accuracy, mean Intersection over Union and Dice Similarity Coefficient. Our cascaded end to end deep learning based approach is the first of its kind, where the classification accuracy of the lesion is significantly improved because of prior segmentation.
• Abstract（参考訳）: 自動病変解析は皮膚癌診断において重要であり、効果的に治療される。 皮膚内視鏡画像におけるそのような皮膚癌の診断を支援するコンピュータは、臨床医の負担を大幅に低減し、診断精度を向上させる。 研究者はこの問題に広く取り組んでいるが、皮膚病変の早期発見と正確な同定は依然として困難である。 本研究は,2段階の皮膚病変セグメンテーションの枠組みと病変解析の分類に焦点を当てた。 皮膚病変分類のためのエンコーダデコーダアーキテクチャとCNNに基づく分類ネットワークを設計し,深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの有効性を検討した。 提案手法は, 精度, 平均交叉率, dice類似度係数の観点から定量的に評価した。 われわれのカスケード・エンド・エンド・エンド・ディープ・ラーニング・ベース・アプローチは最初のアプローチであり,事前のセグメンテーションにより病変の分類精度が著しく向上した。

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