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J-GLOBAL ID：202102256612781823   整理番号：21A0577769

フラクタル深層学習特徴を用いたダーモスコピー皮膚病変カラー画像の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Dermoscopy Skin Lesion Color-Images Using Fractal-Deep Learning Features

著者 (3件)： Molina-Molina Edgar Omar (Facultad de Ciencias, Universidad Autonoma de Baja California, Km. 103 Carretera Tijuana-Ensenada, Ensenada B.C. C.P. 22860, Mexico) ,  Solorza-Calderon Selene (Facultad de Ciencias, Universidad Autonoma de Baja California, Km. 103 Carretera Tijuana-Ensenada, Ensenada B.C. C.P. 22860, Mexico) ,  Alvarez-Borrego Josue (Departamento de Optica, Division de Fisica Aplicada, Centro de Investigacion Cientifica y de Educacion Superior de Ensenada, Carretera Ensenada-Tijuana No. 3918, Fraccionamineto Zona Playitas, Ensenada B.C. C.P. 22860, Mexico)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 17  ページ： 5954  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 皮膚疾患の検出は,皮膚癌量の増加により世界中で優先課題の1つになっている。コンピュータ支援診断は,この種の病気の検出において皮膚科医を助ける有用なツールである。本研究では,高密度ネット-201に基づく転送学習を用いた深層学習特徴と組み合わせたテクスチャベース特徴の1Dフラクタル署名に基づくコンピュータ支援診断を提案した。この提案は,カラー画像ごとに構築された3つの1Dフラクタル署名で動作する。フラクタル署名のエネルギー,分散,およびエントロピーを,特徴ベクトルを構築するために,高密度ネット201から抽出した100の特徴と組み合わせて使用した。一般に,皮膚病変画像のデータセットのクラスは不均衡であり,分類器のアンサンブルの技術:K最近傍と2タイプのサポートベクトルマシンを用いた。コンピュータ支援診断出力を線形多重度投票に基づいて決定した。本研究では,国際皮膚画像協調(ISCC)アーカイブ-2019における8クラス分類において,平均精度97.35%,平均精度91.61%,平均感度66.45%,平均特異性97.85%を得た。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  *学習 ,  計算機診断 ,  *皮膚病 ,  一次元 ,  投票 ,  *皮膚障害 ,  *フラクタル ,  *カラー画像 ,  皮膚腫瘍 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *ダーモスコピー ,  特徴ベクトル ,  特異性 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータ支援診断 ,  フラクタル署名 ,  CNN ,  Densenet-201

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

引用文献 (70件)：

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• Department of Health. National Skin Cancer Prevention Plan 2019-2022. Available online: https://www.gov.ie/en/publication/4655d6-national-skin-cancer-prevention-plan-2019-2022/ (accessed on 27 May 2019). American Cancer Society. Skin Cancer. Available online: https://www.cancer.org/cancer/skin-cancer.html (accessed on 27 May 2019).
• Hay, R.J.; Johns, N.E.; Williams, H.C.; Bolliger, I.W.; Dellavalle, R.P.; Margolis, D.J.; Marks, R.; Naldi, L.; Weinstock, M.A.; Wulf, S.K.; et al. The Global burden of skin disease in 2010: An analysis of the prevalence and impact of skin conditions. J. Investig. Dermatol. 2014, 134, 1527-1534.
• Castillo, D.A.; Bonilla-Hernández, J.D.; Castillo, D.E.; Carrasquilla-Sotomayor, M.; Alvis-Zakzuk, N.J. Characterization of skin cancer in a dermatologic center in Colombia. J. Am. Acad. Dermatol. 2018, 79, AB70.
• Nachbar, F.; Stolz, W.; Merkle, T.; Cognetta, A.B.; Vogt, T.L.; Thaler, M.; Bilek, P.; Braun-Falco, O.; Plewig, G. The ABCD rule of dermatoscopy: High prospective value in the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions. J. Am. Acad. Dermatol. 1994, 30, 551-559.

タイトルに関連する用語 (6件)： フラクタル ,  深層学習 ,  ダーモスコピー ,  皮膚病変 ,  カラー画像 ,  分類