論文の概要: A Web-based Mpox Skin Lesion Detection System Using State-of-the-art
Deep Learning Models Considering Racial Diversity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14169v1
- Date: Sun, 25 Jun 2023 08:23:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 16:22:30.391774
- Title: A Web-based Mpox Skin Lesion Detection System Using State-of-the-art
Deep Learning Models Considering Racial Diversity
- Title（参考訳）: 遺伝的多様性を考慮した最先端深層学習モデルを用いたWebベースMpox皮膚病変検出システム
- Authors: Shams Nafisa Ali, Md. Tazuddin Ahmed, Tasnim Jahan, Joydip Paul, S. M.
Sakeef Sani, Nawsabah Noor, Anzirun Nahar Asma, Taufiq Hasan
- Abstract要約: 以前は「モンキーポックス」と呼ばれていた「ムポックス」は、公衆衛生上重要な問題となり、世界中で110か国以上に広まっている。
ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)に基づく診断がすぐには利用できない場合に、コンピュータ支援スクリーニングツールが有用であることが証明されている。
深層学習法は複雑なデータ表現を学習する上で強力であるが、その有効性は主に適切なトレーニングデータに依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.846958522363092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The recent 'Mpox' outbreak, formerly known as 'Monkeypox', has become a
significant public health concern and has spread to over 110 countries
globally. The challenge of clinically diagnosing mpox early on is due, in part,
to its similarity to other types of rashes. Computer-aided screening tools have
been proven valuable in cases where Polymerase Chain Reaction (PCR) based
diagnosis is not immediately available. Deep learning methods are powerful in
learning complex data representations, but their efficacy largely depends on
adequate training data. To address this challenge, we present the "Mpox Skin
Lesion Dataset Version 2.0 (MSLD v2.0)" as a follow-up to the previously
released openly accessible dataset, one of the first datasets containing mpox
lesion images. This dataset contains images of patients with mpox and five
other non-mpox classes (chickenpox, measles, hand-foot-mouth disease, cowpox,
and healthy). We benchmark the performance of several state-of-the-art deep
learning models, including VGG16, ResNet50, DenseNet121, MobileNetV2,
EfficientNetB3, InceptionV3, and Xception, to classify mpox and other
infectious skin diseases. In order to reduce the impact of racial bias, we
utilize a color space data augmentation method to increase skin color
variability during training. Additionally, by leveraging transfer learning
implemented with pre-trained weights generated from the HAM10000 dataset, an
extensive collection of pigmented skin lesion images, we achieved the best
overall accuracy of $83.59\pm2.11\%$. Finally, the developed models are
incorporated within a prototype web application to analyze uploaded skin images
by a user and determine whether a subject is a suspected mpox patient.
- Abstract（参考訳）: 近年の「ムポックス」の流行は、以前は「モンキーポックス」と呼ばれていたが、公衆衛生上の問題となり、世界中で110か国以上に広がった。
mpoxを早期に診断することの課題は、その一部が他のタイプの発疹と類似していることにある。
ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)に基づく診断がすぐには利用できない場合に、コンピュータ支援スクリーニングツールが有用であることが証明されている。
ディープラーニングの手法は複雑なデータ表現の学習に有効であるが、その有効性は適切なトレーニングデータに大きく依存する。
この課題に対処するため、これまでに公開されたmpox病変画像を含む最初のデータセットである、オープンアクセスデータセットのフォローアップとして、"Mpox Skin Lesion Dataset Version 2.0 (MSLD v2.0)"を提示する。
このデータセットには、mpoxと他の5つの非mpoxクラス(チキンポックス、麻疹、ハンドフットマウス病、牛痘、健康)の患者の画像が含まれている。
我々はmpoxなどの感染症を分類するために,vgg16,resnet50, densenet121, mobilenetv2, efficientnetb3, inceptionv3, xceptionなど,最先端のディープラーニングモデルのパフォーマンスをベンチマークする。
人種的偏見の影響を低減するために,色空間データ拡張法を用いて,トレーニング中の肌の色変化を増大させる。
さらに,HAM10000データセットから得られたトレーニング済み重量と多彩な色素皮膚病変画像の収集により,最大83.59\pm2.11\%の精度を達成した。
最後に, 開発したモデルをプロトタイプWebアプリケーションに組み込んで, アップロードした皮膚画像を分析し, 被検体が疑わしいハンポックス患者かどうかを判定する。
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