論文の概要: Robustness and sex differences in skin cancer detection: logistic regression vs CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11415v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 17:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:11:14.030953
• Title: Robustness and sex differences in skin cancer detection: logistic regression vs CNNs
• Title（参考訳）: 皮膚癌検出におけるロバスト性および性差--ロジスティック回帰とCNNの比較
• Authors: Nikolette Pedersen, Regitze Sydendal, Andreas Wulff, Ralf Raumanns, Eike Petersen, Veronika Cheplygina,
• Abstract要約: この研究は、アルツハイマー病の研究の複製であり、患者性間のロジスティック回帰(LR)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の堅牢性について研究した。 性別構成の異なる複数のトレーニングデータセットにまたがって,これらのモデルを[28]と整合して評価し,ロバスト性を決定する。 以上の結果より, LRとCNNはともに性分布に強く, また, CNNは男性患者よりも有意に精度が高く, 受信者操作特性 (AUROC) も有意に高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.758593528245578
• License:
• Abstract: Deep learning has been reported to achieve high performances in the detection of skin cancer, yet many challenges regarding the reproducibility of results and biases remain. This study is a replication (different data, same analysis) of a study on Alzheimer's disease [28] which studied robustness of logistic regression (LR) and convolutional neural networks (CNN) across patient sexes. We explore sex bias in skin cancer detection, using the PAD-UFES-20 dataset with LR trained on handcrafted features reflecting dermatological guidelines (ABCDE and the 7-point checklist), and a pre-trained ResNet-50 model. We evaluate these models in alignment with [28]: across multiple training datasets with varied sex composition to determine their robustness. Our results show that both the LR and the CNN were robust to the sex distributions, but the results also revealed that the CNN had a significantly higher accuracy (ACC) and area under the receiver operating characteristics (AUROC) for male patients than for female patients. We hope these findings to contribute to the growing field of investigating potential bias in popular medical machine learning methods. The data and relevant scripts to reproduce our results can be found in our Github.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は皮膚がんの検出において高い性能を発揮すると報告されているが、結果とバイアスの再現性に関して多くの課題が残っている。 本研究は、アルツハイマー病[28]における患者の性差におけるロジスティック回帰(LR)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の堅牢性の研究の再現(差分データ、同値解析)である。 PAD-UFES-20データセットと、皮膚科学ガイドライン(ABCDEと7-point checklist)を反映した手作り特徴を訓練したLRを用いて、皮膚がん検出における性バイアスと、事前訓練されたResNet-50モデルについて検討する。 性別構成の異なる複数のトレーニングデータセットにまたがって,これらのモデルを[28]と整合して評価し,ロバスト性を決定する。 以上の結果より, LRとCNNはともに性分布に強く, また, CNNは男性患者よりも有意に精度が高く, 受信者操作特性 (AUROC) も有意に高かった。 これらの知見が、一般的な医療機械学習手法における潜在的なバイアスの調査分野の進展に寄与することを願っている。 結果を再現するデータと関連するスクリプトは、Githubで確認できます。

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