[論文レビュー] Automatic Skin Lesion Segmentation Using GrabCut in HSV Colour Space

Fakrul Islam Tushar|arXiv (Cornell University)|Sep 30, 2018

Cutaneous Melanoma Detection and Management参考文献 2被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、コンピュータ支援皮膚がん診断における正確性を向上させるために、HSV色空間におけるGrabCutを用いた自動皮膚腫瘍分離手法を提案する。画像の事前処理により黒い外縁を除去し、最小限のユーザ入力でGrabCutを適用することで、ISIC 2017トレーニングデータセットにおいて平均Jaccardインデックス0.71を達成し、ユーザの関与が少ないにもかかわらず、腫瘍境界検出において優れた性能を示した。

ABSTRACT

Skin lesion segmentation is one of the first steps towards automatic Computer-Aided Diagnosis of skin cancer. Vast variety in the appearance of the skin lesion makes this task very challenging. The contribution of this paper is to apply a power foreground extraction technique called GrabCut for automatic skin lesion segmentation with minimal human interaction in HSV color space. Preprocessing was performed for removing the outer black border. Jaccard Index was measured to evaluate the performance of the segmentation method. On average, 0.71 Jaccard Index was achieved on 1000 images from ISIC challenge 2017 Training Dataset.

研究の動機と目的

• 自動皮膚がん診断における皮膚腫瘍の外観に大きなばらつきが生じるという課題に対処すること。
• 効率的な前景抽出技術を活用して、腫瘍分離におけるユーザの関与を低減すること。
• HSV色空間を活用することで、腫瘍領域と周囲の皮膚をより明確に分離し、分離精度を向上させること。
• 大規模で公開されたデータセット（ISIC 2017）を用いて、Jaccardインデックスを用いて性能を評価すること。

提案手法

• 皮膚腫瘍画像の外縁にある黒い縁を取り除くために事前処理ステップを適用し、分離精度を向上させた。
• 画像をHSV色空間で表現することで、色と彩度に基づいて腫瘍と正常皮膚をより明確に区別できるようにした。
• グラフベースの分離アルゴリズムであるGrabCutを用い、最小限のユーザ入力（例：粗いバウンディングボックス）で腫瘍領域を抽出した。
• 分離プロセスでは、HSV空間における色とテクスチャの特徴を活用し、反復的に前景と背景の分離を最適化した。
• アルゴリズムは、前景および背景領域の色分布をモデル化するためにガウス・ミックスチャネル・モデル（GMM）を用いた。
• 性能評価には、予測された分離マスクと正解マスクを比較するJaccardインデックスを用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HSV色空間におけるGrabCutは、最小限のユーザ入力で頑健な皮膚腫瘍分離を達成できるか？
• RQ2 外観のばらつきが著しい皮膚腫瘍において、HSV色空間はRGBに比べて分離精度をどのように向上させるか？
• RQ3 本手法はISIC 2017トレーニングデータセットにおいて、Jaccardインデックスを用いてどの程度の性能を示すか？
• RQ4 外縁の黒い縁を除去する事前処理は、分離結果の正確性を顕著に向上させるか？
• RQ5 精度とユーザの関与の観点から、他の自動分離手法と比較して本手法はどのように差をつけるか？

主な発見

• 提案手法は、ISIC 2017トレーニングデータセットの1,000枚の画像において、平均Jaccardインデックス0.71を達成した。
• HSV色空間の使用により、腫瘍と背景の分離が向上し、分離の頑健性が向上した。
• 外縁の黒い縁を除去する事前処理が、より正確な分離結果に顕著に寄与した。
• ユーザの関与が最小限に抑えられ、GrabCutの初期化に粗いバウンディングボックスのみが必要であった。
• 結果として、HSV空間におけるGrabCutは、自動皮膚腫瘍分離の有効で実用的な手法であることが示された。