論文の概要: CIFF-Net: Contextual Image Feature Fusion for Melanoma Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03672v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 06:16:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 16:28:27.190793
- Title: CIFF-Net: Contextual Image Feature Fusion for Melanoma Diagnosis
- Title（参考訳）: CIFF-Net: メラノーマ診断のためのコンテキスト画像特徴フュージョン
- Authors: Md Awsafur Rahman, Bishmoy Paul, Tanvir Mahmud and Shaikh Anowarul
Fattah
- Abstract要約: メラノーマは、皮膚がん死の75%程度の原因となる皮膚がんの致命的な変異であると考えられている。
メラノーマを診断するために、臨床医は同一患者の複数の皮膚病変を同時に評価し、比較する。
この同時多重画像比較法は,既存の深層学習方式では検討されていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4129225533930966
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Melanoma is considered to be the deadliest variant of skin cancer causing
around 75\% of total skin cancer deaths. To diagnose Melanoma, clinicians
assess and compare multiple skin lesions of the same patient concurrently to
gather contextual information regarding the patterns, and abnormality of the
skin. So far this concurrent multi-image comparative method has not been
explored by existing deep learning-based schemes. In this paper, based on
contextual image feature fusion (CIFF), a deep neural network (CIFF-Net) is
proposed, which integrates patient-level contextual information into the
traditional approaches for improved Melanoma diagnosis by concurrent
multi-image comparative method. The proposed multi-kernel self attention (MKSA)
module offers better generalization of the extracted features by introducing
multi-kernel operations in the self attention mechanisms. To utilize both self
attention and contextual feature-wise attention, an attention guided module
named contextual feature fusion (CFF) is proposed that integrates extracted
features from different contextual images into a single feature vector.
Finally, in comparative contextual feature fusion (CCFF) module, primary and
contextual features are compared concurrently to generate comparative features.
Significant improvement in performance has been achieved on the ISIC-2020
dataset over the traditional approaches that validate the effectiveness of the
proposed contextual learning scheme.
- Abstract（参考訳）: メラノーマは皮膚がんの最も致命的な変種と考えられており、全皮膚がんの75%が死亡している。
メラノーマを診断するために、臨床医は同一患者の複数の皮膚病変を同時に評価して比較し、皮膚のパターンや異常に関する文脈情報を収集する。
これまでのところ、この同時多重画像比較法は、既存のディープラーニング方式では検討されていない。
本稿では,コンテクスト画像特徴融合(ciff)に基づいて,患者レベルのコンテクスト情報を従来の手法と統合した深層ニューラルネットワーク(ciff-net)を提案する。
提案するマルチカーネル・セルフアテンション(MKSA)モジュールは,自己アテンション機構にマルチカーネル操作を導入することにより,抽出した特徴をより一般化する。
自己注意と文脈特徴量の両方を利用するために、異なる文脈画像から抽出した特徴を単一の特徴ベクトルに統合する、文脈特徴量融合(CFF)と呼ばれる注意誘導モジュールを提案する。
最後に、比較文脈特徴融合(CCFF)モジュールでは、一次特徴と文脈特徴を同時に比較して比較特徴を生成する。
提案手法の有効性を検証する従来のアプローチに比べて,isic-2020データセットの性能が大幅に向上している。
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