論文の概要: An Interpretable Deep Learning Approach for Skin Cancer Categorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10696v1
- Date: Sun, 17 Dec 2023 12:11:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 14:55:49.295968
- Title: An Interpretable Deep Learning Approach for Skin Cancer Categorization
- Title（参考訳）: 解釈可能な深層学習による皮膚癌の分類
- Authors: Faysal Mahmud, Md. Mahin Mahfiz, Md. Zobayer Ibna Kabir, Yusha
Abdullah
- Abstract要約: 我々は、皮膚がん検出の問題に対処するために、現代のディープラーニング手法と説明可能な人工知能(XAI)アプローチを使用する。
皮膚病変の分類には,XceptionNet,EfficientNetV2S,InceptionResNetV2,EfficientNetV2Mの4つの最先端事前訓練モデルを用いる。
我々の研究は、ディープラーニングと説明可能な人工知能(XAI)が皮膚がんの診断をどのように改善するかを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Skin cancer is a serious worldwide health issue, precise and early detection
is essential for better patient outcomes and effective treatment. In this
research, we use modern deep learning methods and explainable artificial
intelligence (XAI) approaches to address the problem of skin cancer detection.
To categorize skin lesions, we employ four cutting-edge pre-trained models:
XceptionNet, EfficientNetV2S, InceptionResNetV2, and EfficientNetV2M. Image
augmentation approaches are used to reduce class imbalance and improve the
generalization capabilities of our models. Our models decision-making process
can be clarified because of the implementation of explainable artificial
intelligence (XAI). In the medical field, interpretability is essential to
establish credibility and make it easier to implement AI driven diagnostic
technologies into clinical workflows. We determined the XceptionNet
architecture to be the best performing model, achieving an accuracy of 88.72%.
Our study shows how deep learning and explainable artificial intelligence (XAI)
can improve skin cancer diagnosis, laying the groundwork for future
developments in medical image analysis. These technologies ability to allow for
early and accurate detection could enhance patient care, lower healthcare
costs, and raise the survival rates for those with skin cancer. Source Code:
https://github.com/Faysal-MD/An-Interpretable-Deep-Learning?Approach-for-Skin-Cancer-Categorization- IEEE2023
- Abstract（参考訳）: 皮膚がんは世界中で深刻な健康問題であり、患者のより良い結果と効果的な治療には正確かつ早期発見が不可欠である。
本研究では,最新のディープラーニング手法と説明可能な人工知能(XAI)アプローチを用いて皮膚がん検出の課題に対処する。
皮膚病変の分類には,XceptionNet,EfficientNetV2S,InceptionResNetV2,EfficientNetV2Mの4つの最先端事前訓練モデルを用いる。
画像拡張アプローチは、クラス不均衡を減らし、モデルの一般化能力を改善するために用いられる。
我々のモデル決定プロセスは、説明可能な人工知能(XAI)の実装により解明できる。
医療分野では、信頼性を確立し、AI駆動診断技術を臨床ワークフローに実装しやすくするために、解釈可能性が不可欠である。
我々はXceptionNetアーキテクチャを最高のパフォーマンスモデルとし、88.72%の精度を実現した。
我々の研究は、深層学習と説明可能な人工知能(XAI)が皮膚がんの診断をいかに改善するかを示し、医用画像解析における今後の発展の土台を築いた。
早期かつ正確な検出を可能にするこれらの技術は、患者のケアを強化し、医療コストを下げ、皮膚がん患者の生存率を高めることができる。
ソースコード:https://github.com/Faysal-MD/An-Interpretable-Deep-Learning?
皮膚シンセサイザー分類へのアプローチ-IEEE2023
関連論文リスト
- Cancer-Net SCa-Synth: An Open Access Synthetically Generated 2D Skin Lesion Dataset for Skin Cancer Classification [65.83291923029985]
アメリカ合衆国では、皮膚がんが最も一般的に診断されるがんと位置づけられており、公衆衛生上の問題となっている。
データセットのキュレーションとディープラーニングの進歩により、皮膚がんの迅速かつ正確な検出が期待できる。
Cancer-Net SCa- Synthは、皮膚がん分類のためのオープンアクセス合成された2D皮膚病変データセットである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-08T02:04:21Z) - Enhancing Eye Disease Diagnosis with Deep Learning and Synthetic Data Augmentation [0.0]
本稿では,糖尿病網膜症の早期発見と管理を目的としたアンサンブル学習手法を提案する。
提案したモデルはAPTOSデータセット上でテストされ、以前のモデルと比較して検証精度(99%)の優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T04:09:17Z) - Breast Cancer Diagnosis: A Comprehensive Exploration of Explainable Artificial Intelligence (XAI) Techniques [38.321248253111776]
乳がんの診断・診断における説明可能な人工知能(XAI)技術の適用について検討する。
複雑なAIモデルと実用的な医療アプリケーションの間のギャップを埋めることにおけるXAIの可能性を強調することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T18:50:03Z) - A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。
重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。
人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z) - An Explainable AI Framework for Artificial Intelligence of Medical
Things [2.7774194651211217]
我々はカスタムXAIフレームワークを活用し、LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)、SHAP(SHapley Additive ExPlanations)、Grad-Cam(Grad-weighted Class Activation Mapping)といったテクニックを取り入れた。
提案手法は, 戦略的医療手法の有効性を高め, 信頼度を高め, 医療応用の理解を促進することを目的としている。
我々はXAIフレームワークを脳腫瘍検出に応用し,正確かつ透明な診断方法を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-07T01:08:41Z) - Explainable AI in Diagnosing and Anticipating Leukemia Using Transfer
Learning Method [0.0]
本研究は,小児および10代に流行する急性リンパ芽球性白血病(ALL)に焦点をあてる。
ディープラーニング技術を活用したコンピュータ支援診断(CAD)モデルを用いた自動検出手法を提案する。
提案手法は98.38%の精度を達成し、他の試験モデルよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T10:37:02Z) - Double-Condensing Attention Condenser: Leveraging Attention in Deep Learning to Detect Skin Cancer from Skin Lesion Images [61.36288157482697]
皮膚がんはアメリカ合衆国で最も一般的な種類のがんであり、5人に1人のアメリカ人に影響を与えると推定されている。
近年の進歩は,SIIM-ISICメラノーマ分類チャレンジのアートパフォーマンスの状況から,皮膚がん検出に強い効果を示している。
本稿では,皮膚病変画像の皮膚癌検出に効率的な自己注意構造を活用し,皮膚病変画像からの皮膚癌検出をカスタマイズしたDC-ACを用いたディープニューラルネットワーク設計を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T10:45:39Z) - AutoPrognosis 2.0: Democratizing Diagnostic and Prognostic Modeling in
Healthcare with Automated Machine Learning [72.2614468437919]
本稿では,診断・予後モデルを開発するための機械学習フレームワークAutoPrognosis 2.0を提案する。
我々は,英国バイオバンクを用いた糖尿病の予後リスクスコアを構築するための図解的アプリケーションを提供する。
我々のリスクスコアはWebベースの意思決定支援ツールとして実装されており、世界中の患者や臨床医がアクセスできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T16:31:46Z) - SSD-KD: A Self-supervised Diverse Knowledge Distillation Method for
Lightweight Skin Lesion Classification Using Dermoscopic Images [62.60956024215873]
皮膚がんは最も一般的な悪性腫瘍の1つであり、人口に影響を与え、世界中で経済的な重荷を負っている。
皮膚がん検出のほとんどの研究は、ポータブルデバイス上での計算資源の制限を考慮せずに、高い予測精度を追求している。
本研究は,皮膚疾患分類のための汎用的なKDフレームワークに多様な知識を統一する,SSD-KDと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-22T06:54:29Z) - Explainable AI For COVID-19 CT Classifiers: An Initial Comparison Study [3.4031539425106683]
説明可能なAI(XAI)は、AIとディープラーニングのためのブラックボックスのアンロックの鍵です。
胸部ctは、covid-19に関連する肺疾患の診断および治療管理に有用なツールである。
本研究の目的は、比較調査による新型コロナウイルス分類モデルのためのXAI戦略の提案と開発である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-25T23:39:14Z) - In-Line Image Transformations for Imbalanced, Multiclass Computer Vision
Classification of Lung Chest X-Rays [91.3755431537592]
本研究は、COVID-19 LCXRデータ不足のバランスをとるために画像変換を適用するために、文献の体系を活用することを目的としている。
convolutional neural networks(cnns)のようなディープラーニング技術は、健康状態と疾患状態を区別する特徴を選択することができる。
本研究は,CNNアーキテクチャを用いて高速多クラスLCXR分類を94%精度で行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T02:01:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。