PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Skin lesion features analysis for malignant melanoma classification
Konferencja
XXVIII cykl seminarów zorganizowanych przez PTETiS Oddział w Gdańsku ZASTOSOWANIE KOMPUTERÓW W NAUCE I TECHNICE 2018 (XXVIII; 2018; Gdańsk, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Pomimo dynamicznego rozwoju metod uczenia maszynowego i ich wdrażania do praktyki lekarskiej, automatyczna analiza znamion skórnych wciąż jest nierozwiązanym problemem. Poniższy artykuł proponuje zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do zaprojektowania, wytrenowania i przetestowania całych populacji klasyfikatorów (sztucznych sieci neuronowych) oraz ich iteracyjnego udoskonalania w każdej kolejnej populacji, w celu osiągnięcia jak najlepszej dokładności klasyfikacji znamion skórnych. Algorytm zwraca optymalny zestaw cech opisujących obraz dermatoskopowy wraz z proponowaną architekturą sieci neuronowej. Uzyskano dokładność równą 85,83%, swoistość równą 79,07% oraz czułość równą 92,60%.
EN
Despite the dynamic development of machine learning methods, automatic analysis of skin lesions is still open issue. The following article proposes the use of an evolutionary algorithm to design, train, and to test a whole population of classifiers (artificial neural networks) and to iteratively improve them in each subsequent population, in order to achieve the best possible accuracy in the classification of skin lesions task. The algorithm returns an optimal set of features describing the dermatoscopic image together with the proposed architecture of the neural network. High classification results were obtained, in particular: accuracy equal to 85.83%, specificity 79.07% and sensitivity 92.60%.
Twórcy
  • Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki tel.: 58 347 17 42
  • Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki tel.: 58 347 29 04
Bibliografia
  • 1. Key Statistics for Melanoma Skin Cancer n.d. https://www.cancer.org/cancer/melanoma-skincancer/about/key-statistics.html (accessed March 16, 2018).
  • 2. Annessi G, Bono R, Sampogna F, Faraggiana T, Abeni D. Sensitivity, specificity, and diagnostic accuracy of three dermoscopic algorithmic methods in the diagnosis of doubtful melanocytic lesions: the importance of light brown structureless areas in differentiating atypical melanocytic nevi from thin melanomas. Journal of the American Academy of Dermatology 2007;56:759–767.
  • 3. ISIC Archive n.d. https://isic-archive.com/ (accessed January 24, 2018).
  • 4. Bi L, Kim J, Ahn E, Feng D, Fulham M. Automatic melanoma detection via multi-scale lesion-biased representation and joint reverse classification. Biomedical Imaging (ISBI), 2016 IEEE 13th International Symposium on, IEEE; 2016, p. 1055– 1058.
  • 5. Codella NC, Gutman D, Celebi ME, Helba B, Marchetti MA, Dusza SW, et al. Skin lesion analysis toward melanoma detection: A challenge at the 2017 international symposium on biomedical imaging (isbi), hosted by the international skin imaging collaboration (isic). ArXiv Preprint ArXiv:171005006 2017.
  • 6. Johr RH. Dermoscopy: alternative melanocytic algorithms—the ABCD rule of dermatoscopy, menzies scoring method, and 7-point checklist. Clinics in Dermatology 2002;20:240–247.
  • 7. Nachbar F, Stolz W, Merkle T, Cognetta AB, Vogt T, Landthaler M, et al. The ABCD rule of dermatoscopy: high prospective value in the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions. Journal of the American Academy of Dermatology 1994;30: 551–559.
  • 8. Henning JS, Dusza SW, Wang SQ, Marghoob AA, Rabinovitz HS, Polsky D, et al. The CASH (color, architecture, symmetry, and homogeneity) algorithm for dermoscopy. Journal of the American Academy of Dermatology 2007;56:45–52.
  • 9. Jamil U, Khalid S, Akram MU. Dermoscopic feature analysis for melanoma recognition and prevention. Innovative Computing Technology (INTECH), 2016 Sixth International Conference on, IEEE; 2016, p. 290– 295.
  • 10. Mikołajczyk A, Wykorzystanie metod inteligencji obliczeniowej dla celów diagnostyki i klasyfikacji stanów anormalnych wybrane zastosowania w medycynie, Praca dyplomowa 115272, Politechnika Gdańska, 2017
  • 11. Kang D, Kim S, Park S. Flow-guided hair removal for automated skin lesion identification. Multimedia Tools and Applications 2018;77:9897–9908.
  • 12. Abbas Q, Garcia IF, Emre Celebi M, Ahmad W. A Feature-Preserving Hair Removal Algorithm for Dermoscopy Images. Skin Research and Technology 2013;19.
  • 13. Mikołajczyk A, Kwasigroch A, Grochowski M. Intelligent system supporting diagnosis of malignant melanoma. Polish Control Conference, Springer; 2017, p. 828–837.
  • 14. Attia M, Hossny M, Nahavandi S, Yazdabadi A. Skin melanoma segmentation using recurrent and convolutional neural networks. Biomedical Imaging (ISBI 2017), 2017 IEEE 14th International Symposium on, IEEE; 2017, p. 292–296.
  • 15. Zeng G, Zheng G. Multi-scale Fully Convolutional DenseNets for Automated Skin Lesion Segmentation in Dermoscopy Images. International Conference Image Analysis and Recognition, Springer; 2018, p. 513–521.
  • 16. Yuan Y, Chao M, Lo Y-C. Automatic skin lesion segmentation using deep fully convolutional networks with Jaccard distance. IEEE Transactions on Medical Imaging 2017;36:1876–1886.
  • 17. Shi J. Good features to track. Computer Vision and Pattern Recognition, 1994. Proceedings CVPR’94., 1994 IEEE Computer Society Conference on, IEEE; 1994, p. 593–600.
  • 18. Matas J, Chum O, Urban M, Pajdla T. Robust widebaseline stereo from maximally stable extremal regions. Image and Vision Computing 2004;22:761–767.
  • 19. Rosten E, Drummond T. Fusing points and lines for high performance tracking. Computer Vision, 2005. ICCV 2005. Tenth IEEE International Conference on, vol. 2, IEEE; 2005, p. 1508–1515.
  • 20. Leutenegger S, Chli M, Siegwart RY. BRISK: Binary robust invariant scalable keypoints. Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on, IEEE; 2011, p. 2548–2555.
  • 21. Harris C, Stephens M. A combined corner and edge detector. Alvey vision conference, vol. 15, Citeseer; 1988, p. 10–5244.
  • 22. Bay H, Ess A, Tuytelaars T, Van Gool L. Speeded-up robust features (SURF). Computer Vision and Image Understanding 2008;110:346–359.
  • 23. Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection. Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on, vol. 1, IEEE; 2005, p. 886–893.
  • 24. Clune J, Stanley KO, Pennock RT, Ofria C. On the performance of indirect encoding across the continuum of regularity. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2011;15:346–367.
  • 25. Altman DG, Bland JM. Diagnostic tests. 1: Sensitivity and specificity. BMJ: British Medical Journal 1994;308:1552.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-cf3bb31e-dff4-4c22-b113-2a663e40c429
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.