Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Deep Learning Framework for Enhanced Melanoma Detection

論文の概要: Hybrid Deep Learning Framework for Enhanced Melanoma Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00772v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 04:58:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 05:28:21.273046
Title: Hybrid Deep Learning Framework for Enhanced Melanoma Detection
Title（参考訳）: メラノーマ検出のためのハイブリッドディープラーニングフレームワーク
Authors: Peng Zhang, Divya Chaudhary,
Abstract要約: 本研究の目的は, メラノーマ検出の精度と効率を, 革新的なハイブリッドアプローチにより向上させることである。我々は、HAM10000データセットを使用して、U-Netモデルを綿密に訓練し、癌領域を正確に分類することができる。我々はISIC 2020データセットを用いてEfficientNetモデルをトレーニングし、皮膚がんのバイナリ分類に最適化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.004788114489393
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Cancer is a leading cause of death worldwide, necessitating advancements in early detection and treatment technologies. In this paper, we present a novel and highly efficient melanoma detection framework that synergistically combines the strengths of U-Net for segmentation and EfficientNet for the classification of skin images. The primary objective of our study is to enhance the accuracy and efficiency of melanoma detection through an innovative hybrid approach. We utilized the HAM10000 dataset to meticulously train the U-Net model, enabling it to precisely segment cancerous regions. Concurrently, we employed the ISIC 2020 dataset to train the EfficientNet model, optimizing it for the binary classification of skin cancer. Our hybrid model demonstrates a significant improvement in performance, achieving a remarkable accuracy of 99.01% on the ISIC 2020 dataset. This exceptional result underscores the superiority of our approach compared to existing model structures. By integrating the precise segmentation capabilities of U-Net with the advanced classification prowess of EfficientNet, our framework offers a comprehensive solution for melanoma detection. The results of our extensive experiments highlight the high accuracy and reliability of our method in both segmentation and classification tasks. This indicates the potential of our hybrid approach to significantly enhance cancer detection, providing a robust tool for medical professionals in the early diagnosis and treatment of melanoma. We believe that our framework can set a new benchmark in the field of automated skin cancer detection, encouraging further research and development in this crucial area of medical imaging.
Abstract（参考訳）: がんは世界中で主要な死因であり、早期発見と治療技術の進歩を必要としている。本稿では,皮膚画像の分類におけるU-Netの長所と有効ネットの長所を相乗的に組み合わせた,新規で高効率なメラノーマ検出フレームワークを提案する。本研究の目的は, メラノーマ検出の精度と効率を, 革新的なハイブリッドアプローチにより向上させることである。我々は、HAM10000データセットを使用して、U-Netモデルを綿密にトレーニングし、癌領域を正確に分類できるようにした。同時に,ISIC 2020データセットを用いてEfficientNetモデルをトレーニングし,皮膚がんのバイナリ分類に最適化した。私たちのハイブリッドモデルは、ISIC 2020データセットで99.01%の顕著な精度を達成することで、パフォーマンスを著しく向上させる。この例外的な結果は、既存のモデル構造と比較して、我々のアプローチの優位性を示している。 EfficientNetの高度な分類技術とU-Netの正確なセグメンテーション機能を統合することで、我々のフレームワークはメラノーマ検出のための包括的なソリューションを提供する。大規模な実験の結果は,セグメント化タスクと分類タスクの両方において,提案手法の精度と信頼性を強調した。悪性黒色腫の早期診断と治療において医療従事者にとって堅牢なツールである。われわれのフレームワークは、皮膚がん自動検出の分野で新しいベンチマークを設定でき、この重要な医療画像領域におけるさらなる研究と開発を奨励できると信じている。

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