論文の概要: Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10454v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 05:16:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 17:31:50.700702
• Title: Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータと補助タスク統合による皮膚病変分類の最適化
• Authors: Mahapara Khurshid, Mayank Vatsa, Richa Singh
• Abstract要約: 本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.76511683427566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rising global prevalence of skin conditions, some of which can escalate to life-threatening stages if not timely diagnosed and treated, presents a significant healthcare challenge. This issue is particularly acute in remote areas where limited access to healthcare often results in delayed treatment, allowing skin diseases to advance to more critical stages. One of the primary challenges in diagnosing skin diseases is their low inter-class variations, as many exhibit similar visual characteristics, making accurate classification challenging. This research introduces a novel multimodal method for classifying skin lesions, integrating smartphone-captured images with essential clinical and demographic information. This approach mimics the diagnostic process employed by medical professionals. A distinctive aspect of this method is the integration of an auxiliary task focused on super-resolution image prediction. This component plays a crucial role in refining visual details and enhancing feature extraction, leading to improved differentiation between classes and, consequently, elevating the overall effectiveness of the model. The experimental evaluations have been conducted using the PAD-UFES20 dataset, applying various deep-learning architectures. The results of these experiments not only demonstrate the effectiveness of the proposed method but also its potential applicability under-resourced healthcare environments.
• Abstract（参考訳）: 皮膚疾患の世界的な流行は、タイムリーな診断や治療がなければ生命を脅かす段階へとエスカレートしうるものもあり、重要な医療課題となっている。 この問題は、医療へのアクセスが限られている遠隔地では治療が遅れ、皮膚疾患がより危機的な段階に進むことがしばしばある。 皮膚疾患の診断における主な課題の1つは、クラス間変異の低さであり、多くは類似した視覚特性を示し、正確な分類を困難にしている。 本研究は,スマートフォンで撮影された画像と本質的臨床情報と人口統計情報を統合し,皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 このアプローチは、医療専門家が採用する診断プロセスを模倣する。 この手法の特徴は、超解像画像予測に焦点を当てた補助タスクの統合である。 このコンポーネントは、視覚的詳細の精細化と特徴抽出の強化において重要な役割を担い、クラス間の分化を改善し、結果としてモデル全体の効果を高める。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。 これらの実験の結果は, 提案手法の有効性を示すだけでなく, アウトソース医療環境に適用可能性を示した。

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