Melanom är den dödligaste formen av hudcancer. Även bota med tidig upptäckt, bara högt utbildade specialister är kapabla att korrekt känna igen sjukdomen. Eftersom expertisen är begränsad skulle automatiserade system som kan identifiera sjukdomar kunna rädda liv, minska onödiga biopsier och minska kostnaderna. Mot detta mål föreslår vi ett system som kombinerar den senaste utvecklingen inom djupinlärning med etablerade maskininlärningsmetoder, skapa ensembler av metoder som kan segmentera hudlesioner, samt analysera det detekterade området och omgivande vävnad för melanomdetektion. Systemet utvärderas med hjälp av den största allmänt tillgängliga referensdatauppsättningen av dermoskopiska bilder, innehållande 900 utbildnings- och 379 testbilder. Nya state-of-the-art prestandanivåer visas, vilket leder till en förbättring i området under mottagarens karakteristiska kurva på 7,5 % (0,843 jämfört med 0,783), i genomsnittlig precision på 4% (0,649 jämfört med 0,624), och i specificitet mätt vid den kliniskt relevanta 95% känslighet driftpunkt 2,9 gånger högre än den tidigare state-of-the-art (36,8% specificitet jämfört med 12,5%). Jämfört med genomsnittet av 8 experter på dermatologer i en undergrupp på 100 testbilder ger det föreslagna systemet en högre noggrannhet (76 % mot 70,5 %) och specificitet (62 % mot 59 %) utvärderad med en likvärdig känslighet (82 %).
I REF föreslogs en teknik för att upptäcka melanom hudcancer.
Deep Learning Ensembles for Melanoma Recognition in Dermoscopy Images
{'venue': 'IBM Journal of Research and Development, vol. 61, no. 4/5, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}