論文の概要: Evaluating Machine Learning-based Skin Cancer Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03794v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 02:44:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 17:50:10.797058
- Title: Evaluating Machine Learning-based Skin Cancer Diagnosis
- Title（参考訳）: 機械学習による皮膚癌診断の評価
- Authors: Tanish Jain,
- Abstract要約: この研究は、MobileNetベースのモデルとカスタムCNNモデルの2つの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを評価する。
どちらのモデルも、皮膚病変を7つのカテゴリに分類し、危険病変と良性病変を区別する能力について評価されている。
この研究は、モデルが説明可能性を示す一方で、異なる肌のトーンの公平性を確保するためにさらなる開発が必要であると結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study evaluates the reliability of two deep learning models for skin cancer detection, focusing on their explainability and fairness. Using the HAM10000 dataset of dermatoscopic images, the research assesses two convolutional neural network architectures: a MobileNet-based model and a custom CNN model. Both models are evaluated for their ability to classify skin lesions into seven categories and to distinguish between dangerous and benign lesions. Explainability is assessed using Saliency Maps and Integrated Gradients, with results interpreted by a dermatologist. The study finds that both models generally highlight relevant features for most lesion types, although they struggle with certain classes like seborrheic keratoses and vascular lesions. Fairness is evaluated using the Equalized Odds metric across sex and skin tone groups. While both models demonstrate fairness across sex groups, they show significant disparities in false positive and false negative rates between light and dark skin tones. A Calibrated Equalized Odds postprocessing strategy is applied to mitigate these disparities, resulting in improved fairness, particularly in reducing false negative rate differences. The study concludes that while the models show promise in explainability, further development is needed to ensure fairness across different skin tones. These findings underscore the importance of rigorous evaluation of AI models in medical applications, particularly in diverse population groups.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,皮膚がん検出のための2つの深層学習モデルの信頼性を評価し,その説明可能性と公平性に着目した。
皮膚内視鏡画像のHAM10000データセットを使用して、MobileNetベースのモデルとカスタムCNNモデルという、2つの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを評価する。
どちらのモデルも、皮膚病変を7つのカテゴリに分類し、危険病変と良性病変を区別する能力について評価されている。
感性マップと統合勾配を用いて説明可能性を評価し, 皮膚科医が解釈した。
この研究は、両モデルが一般的にほとんどの病変の関連性を強調しているが、セボリック角化症や血管病変のような特定のクラスに苦慮していることを示している。
フェアネスは、性別と肌のトーングループ間での等化オッズ測定を用いて評価される。
両モデルとも性グループ間で公平性を示すが、明るい肌の色調と暗い肌の色調の間には偽陽性と偽陰性率に有意な相違が見られる。
Calibrated Equalized Odds postprocessing strategy を用いてこれらの格差を緩和し、特に偽陰性率の差を減少させる。
この研究は、モデルが説明可能性を示す一方で、異なる肌のトーンの公平性を確保するためにさらなる開発が必要であると結論付けている。
これらの知見は、医療応用、特に多様な集団におけるAIモデルの厳格な評価の重要性を浮き彫りにした。
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