Hudskador är en allvarlig sjukdom globalt. Tidig upptäckt av melanom i dermoskopi bilder signifikant ökar överlevnaden. Den exakta igenkännandet av melanom är dock extremt utmanande på grund av följande skäl: låg kontrast mellan lesioner och hud, visuell likhet mellan melanom och icke-melanom lesioner, etc. Därför är tillförlitlig automatisk upptäckt av hudtumörer mycket användbart för att öka noggrannheten och effektiviteten hos patologer. I detta dokument föreslog vi två metoder för djupinlärning för att ta itu med tre huvuduppgifter som uppstår inom området för hudskada bildbehandling, dvs. lesion segmentering (task 1), lesion dermoskopisk funktionsextraktion (task 2) och lesion klassificering (task 3). En ram för djupt lärande som består av två helt konvolutionella kvarvarande nät (FCRN) föreslås samtidigt producera segmenteringsresultatet och det grova klassificeringsresultatet. En beräkningsenhet för lesionsindex (LICU) utvecklas för att förfina de grova klassificeringsresultaten genom att beräkna distansvärmekartan. En rak framåt CNN föreslås för dermoskopisk funktion extraktion uppgift. De föreslagna ramarna för fördjupat lärande utvärderades i ISIC 2017-datasetet. Experimentella resultat visar den lovande noggrannheten i våra ramverk, dvs. 0,753 för uppgift 1, 0,848 för uppgift 2 och 0,912 för uppgift 3. Huden lesion segmentering är det viktigaste steget för de flesta klassificeringsmetoder. Nyligen genomgång av automatiserad hud lesion segmentering algoritmer kan hittas i [3]. Exakt segmentering kan gynna noggrannheten av efterföljande lesion klassificering. Omfattande studier [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] har gjorts för att ge anständiga segmenteringsresultat. Till exempel Gomez et al. föreslog en oövervakad algoritm, kallad Independent Histogram Pursuit (IHP), för segmentering av hudskador [13]. Algoritmen testades på fem olika dermatologiska dataset och uppnådde en konkurrenskraftig noggrannhet på nära 97 %. Zhou utvecklade flera medel-skift-baserade metoder för segmentering hudlesioner i dermoskopiska bilder [14] [15] [16]. Garnavi m.fl. föreslog en automatiserad segmentering metod för hud lesion med hjälp av optimala färgkanaler och hybrid tröskelteknik [17]. I nyare forskning, Pennisi et al. Använt Delaunay Triangulation för att extrahera binära masker av hud lesion regioner, som inte kräver någon utbildning stadium [18]. Ma föreslog en ny deformerbar modell med hjälp av en nydefinierad hastighetsfunktion och stoppkriterium för hudskada segmentering, som är robust mot buller och ger effektiv och flexibel segmentering prestanda [19]. Yu använde en djupinlärning tillvägagångssätt, dvs. en helt convolutional restnät (FCRN), för hud lesion segmentering i dermoskopi bilder [20]. Baserat på segmentering resultat, handgjorda funktioner kan extraheras för melanom erkännande. Celebi m.fl. extraherade flera funktioner, inklusive färg och textur från segmenterad lesion region för hud lesion klassificering [21]. Schaefer använde en automatisk gränsdetekteringsmetod [22] för att segmentera lesionsområdet och sedan montera ihop de extraherade egenskaperna, dvs. form, textur och färg, för melanomigenkänning [23]. Å andra sidan har vissa undersökningar [24] försökt att direkt använda handgjorda funktioner för melanom erkännande utan ett segmentering steg. Olika tillvägagångssätt med hjälp av handgjorda funktioner, djupt lärande nätverk använder hierarkiska strukturer för att automatiskt extrahera funktioner. På grund av genombrotten genom djupt lärande i ett ökande antal bildbehandlingsuppgifter [25] [26] [27] [28], har viss forskning börjat tillämpa djupt lärande metoder för melanom erkännande. Codela m.fl. föreslog en hybrid metod, integrera konvolutionella neurala nätverk (CNN), sparsam kodning och stöd vektor maskiner (SVMs) för att upptäcka melanom [29]. I den senaste forskningen har Codela och hans kollegor etablerat ett system som kombinerar den senaste utvecklingen inom djupinlärning och maskininlärning för segmentering och klassificering av hudskador [30]. Kawahara m.fl. Använde ett fullständigt konvolutionsnätverk för att extrahera flerskaliga funktioner för melanomigenkänning [31]. Yu m.fl. tillämpade ett mycket djupt resterande nätverk för att skilja melanom från icke-melanom lesioner [20]. Även om mycket arbete har föreslagits, finns det fortfarande en marginal av prestandaförbättringar för både hud lesion segmentering och klassificering. International Skin Imaging Collaboration (ISIC) är ett samarbete med fokus på automatisk analys av hudskador och har kontinuerligt utökat sina datauppsättningar sedan 2016. I ISIC 2017, kommenterade dataset för tre bearbetningsuppgifter relaterade till hud lesion bilder, inklusive lesion segmentering, dermoskopisk funktionsextraktion och lesion klassificering, släpptes för forskare för att främja noggrannheten av automatiska melanom detektionsmetoder. Dermoskopisk funktionsextraktion är en ny uppgift i området och skiljer sig från den omfattande studiet av segmentering och klassificering av lesion. Därför har få studier föreslagits för att ta itu med problemet. I detta dokument föreslog vi ramar för djupinlärning för att ta itu med de tre huvudsakliga behandlingsuppgifter för hudskador bilder som föreslås i ISIC 2017. Det viktigaste bidraget i detta dokument kan sammanfattas på följande sätt:
Ett tillvägagångssätt för att upptäcka hud lesion och melanom baserat på djupt lärande modell föreslogs i REF.
Skin Lesion Analysis towards Melanoma Detection Using Deep Learning Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}