[論文レビュー] Image Classification of Melanoma, Nevus and Seborrheic Keratosis by Deep Neural Network Ensemble

Kazuhisa Matsunaga, Akira Hamada+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2017

Cutaneous Melanoma Detection and Management参考文献 5被引用数 133

ひとこと要約

著者らは ISBI/ISIC 2017 病変分類に深層ニューラルネットワークのアンサンブルを用い、 melanoma AUC 0.924 および seborrheic keratosis AUC 0.993 を含むオンライン検証スコア 0.958 を達成した。

ABSTRACT

This short paper reports the method and the evaluation results of Casio and Shinshu University joint team for the ISBI Challenge 2017 - Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection - Part 3: Lesion Classification hosted by ISIC. Our online validation score was 0.958 with melanoma classifier AUC 0.924 and seborrheic keratosis classifier AUC 0.993.

研究の動機と目的

• ISIC/ISBI チャレンジにおける皮膚病変（melanoma、nevus、seborrheic keratosis）の自動分類を改善する動機。
• 病変分類に深層ニューラルネットワークのアンサンブルを適用して精度を高める。
• ISIC 2017 データに対する評価結果とオンライン検証性能を報告する。

提案手法

• 皮膚病変分類のために複数の深層ニューラルネットワークを訓練し、アンサンブルを作成する。
• ISIC 2017 ISBI Challenge データ (Part 3: Lesion Classification) で評価する。
• 個々のクラス（melanoma、seborrheic keratosis）について AUC 指標を用いたオンライン検証性能を報告する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 深層ニューラルネットワークのアンサンブルは、単一モデルと比較して melanoma、nevus、seborrheic keratosis の分類を改善するか？
• RQ2 ISIC 2017 データに対して、アンサンブルによるオンライン検証性能（スコアとクラス別 AUC）はどの程度か？
• RQ3 アンサンブルフレームワーク内で melanoma の AUC は seborrheic keratosis の AUC とどのように比較されるか？

主な発見

• オンライン検証スコア: 0.958.
• melanoma classifier AUC: 0.924.
• seborrheic keratosis classifier AUC: 0.993.