論文の概要: Latent Space Analysis for Melanoma Prevention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18414v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 08:49:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.913312
• Title: Latent Space Analysis for Melanoma Prevention
• Title（参考訳）: メラノーマ予防のための潜時空間解析
• Authors: Ciro Listone, Aniello Murano,
• Abstract要約: メラノーマは重要な健康リスクであり、早期に解釈可能な診断ツールの必要性を強調している。 この研究は、分類を超えた新しいアプローチを導入し、解釈可能なリスクモデリングを可能にした。 提案手法は, 病変間の意味的関係を捉える構造的潜在空間を学習し, 形態的差異の連続的評価を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.441932327359051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Melanoma represents a critical health risk due to its aggressive progression and high mortality, underscoring the need for early, interpretable diagnostic tools. While deep learning has advanced in skin lesion classification, most existing models provide only binary outputs, offering limited clinical insight. This work introduces a novel approach that extends beyond classification, enabling interpretable risk modelling through a Conditional Variational Autoencoder. The proposed method learns a structured latent space that captures semantic relationships among lesions, allowing for a nuanced, continuous assessment of morphological differences. An SVM is also trained on this representation effectively differentiating between benign nevi and melanomas, demonstrating strong and consistent performance. More importantly, the learned latent space supports visual and geometric interpretation of malignancy, with the spatial proximity of a lesion to known melanomas serving as a meaningful indicator of risk. This approach bridges predictive performance with clinical applicability, fostering early detection, highlighting ambiguous cases, and enhancing trust in AI-assisted diagnosis through transparent and interpretable decision-making.
• Abstract（参考訳）: メラノーマは攻撃的な進行と高い死亡率のために重大な健康リスクを示し、早期に解釈可能な診断ツールの必要性を浮き彫りにしている。 深層学習は皮膚病変の分類において進歩してきたが、既存のモデルのほとんどは2値出力のみを提供し、臨床的な知見は限られている。 この研究は、分類を超えて拡張された新しいアプローチを導入し、条件付き変分オートエンコーダを通して解釈可能なリスクモデリングを可能にした。 提案手法は, 病変間の意味的関係を捉える構造的潜在空間を学習し, 形態的差異の連続的評価を可能にする。 SVMはまた、良性ネビとメラノーマを効果的に区別し、強力で一貫した性能を示すこの表現に基づいて訓練されている。 さらに重要なことは、学習された潜伏空間は、悪性の視覚的および幾何学的解釈をサポートし、既知の黒色腫への病変の空間的近接がリスクの有意な指標となる。 このアプローチは、臨床応用性による予測性能の橋渡し、早期発見の促進、曖昧な症例の強調、透明で解釈可能な意思決定を通じてAI支援診断の信頼性を高める。

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