論文の概要: Dermoscopic Dark Corner Artifacts Removal: Friend or Foe?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13446v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 11:23:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 12:57:05.337463
• Title: Dermoscopic Dark Corner Artifacts Removal: Friend or Foe?
• Title（参考訳）: 鏡視下ダークコーナーのアーティファクト除去: 友人か敵か?
• Authors: Samuel William Pewton, Bill Cassidy, Connah Kendrick, Moi Hoon Yap
• Abstract要約: 一般に公開されているデータセットから10,250個の皮膚病変の画像にラベルを付け,同数のメラノーマと非メラノーマの症例を含むバランスのとれたデータセットを導入した。 本研究は, 塗布および合成による例を含む, ダークコーナーの人工物の影響について, 新たな理解を提供するための3つの実験を行った。 その結果,ダークコーナーアーティファクトがトレーニングセットに導入された際には,黒色腫として扱うのではなく,ダークコーナーアーティファクトを無視することが深層学習で学んだことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.219428465905332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the more significant obstacles in classification of skin cancer is the presence of artifacts. This paper investigates the effect of dark corner artifacts, which result from the use of dermoscopes, on the performance of a deep learning binary classification task. Previous research attempted to remove and inpaint dark corner artifacts, with the intention of creating an ideal condition for models. However, such research has been shown to be inconclusive due to lack of available datasets labelled with dark corner artifacts and detailed analysis and discussion. To address these issues, we label 10,250 skin lesion images from publicly available datasets and introduce a balanced dataset with an equal number of melanoma and non-melanoma cases. The training set comprises 6126 images without artifacts, and the testing set comprises 4124 images with dark corner artifacts. We conduct three experiments to provide new understanding on the effects of dark corner artifacts, including inpainted and synthetically generated examples, on a deep learning method. Our results suggest that introducing synthetic dark corner artifacts which have been superimposed onto the training set improved model performance, particularly in terms of the true negative rate. This indicates that deep learning learnt to ignore dark corner artifacts, rather than treating it as melanoma, when dark corner artifacts were introduced into the training set. Further, we propose a new approach to quantifying heatmaps indicating network focus using a root mean square measure of the brightness intensity in the different regions of the heatmaps. This paper provides a new guideline for skin lesions analysis with an emphasis on reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんの分類において最も重要な障害の1つは、アーティファクトの存在である。 本稿では, 深層学習二分分類タスクの性能に及ぼす皮膚科医の使用によるダークコーナーアーティファクトの影響について検討する。 以前の研究は、モデルに理想的な条件を作ることを意図して、ダークコーナーのアーティファクトを取り除き、塗りつぶそうとした。 しかし、ダークコーナーのアーティファクトをラベル付けしたデータセットの不足と詳細な分析と議論のため、このような研究は決定的でないことが示されている。 これらの問題に対処するために,公開されているデータセットから10,250個の皮膚病変画像をラベル付けし,メラノーマと非メラノーマと同等数のバランスのとれたデータセットを導入する。 トレーニングセットは、アーティファクトのない6126イメージを含み、テストセットは、ダークコーナーアーティファクトを備えた4124イメージからなる。 本研究では,深層学習法における暗黒コーナーアーチファクトの効果に関する新たな理解を提供するため,3つの実験を行った。 以上の結果から,トレーニングセットに重畳された合成ダークコーナーアーティファクトの導入により,モデル性能,特に真の負の速度が向上することが示唆された。 これは,ダークコーナーアーティファクトがトレーニングセットに導入された際に,それをメラノーマとして扱うのではなく,ダークコーナーアーティファクトを無視することを深層学習が学んだことを示している。 さらに,熱マップの異なる領域における輝度強度の根平均2乗測度を用いて,ネットワーク焦点を示す熱マップを定量化する手法を提案する。 本稿では再現性を重視した新しい皮膚病変解析ガイドラインを提供する。

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