WIELOKLASOWA KLASYFI KACJA Z NAM ION SK Ó RNYCH W OPARCIU O GŁĘBOKIE SIECI NEURONOW E
Magdalena Michalska
mmagamichalska@gmail.comPolitechnika Lubelska, Katedra Elektroniki i Technik Informacyjnych (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-0874-3285
Abstrakt
Choroby skóry diagnozowane za pomocą dermatoskopii są coraz powszechniejsze. Wykorzytanie skomputeryzowanych systemów diagnostyki staje się niezwykle skuteczne. Nieiwazyjne metody diagnostyki, jakimi są głębokie sieci neuronowe są coraz powszechniejszym narzędziem badanym przez naukowców. W artykule przedstawiono przegląd wybranych głównych zagadnień związanych w procesem klasyfikacji wieloklasowej: etap wyboru bazy danych, wstępnego przetwarzania obrazów, doboru zestawu danych uczących, narzędzi klasyfikacji, etapu trenowania sieci i otrzymania wyników końcowych. Opisane działania zostały zaimplementowane za pomocą dostępnych głębokich sieci neuronowych. W artykule zwrócono uwagę na wyniki końcowe dostępnych modeli, takich jak skuteczność, specyficzność, dokładność klasyfikacji dla różnej ilości klas i dostępnych zestawów danych.
Słowa kluczowe:
obrazy dermatoskopowe, wieloklasowa klasyfikacja, zmiany skórne, głębokie sieci neuronoweBibliografia
Aburaed N., Panthakkan A., Al-Saad M., Amin S. A., Mansoor W.: Deep convolutional neural network (DCNN) for skin cancer classification. Proceedings of the 2020 27th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS), 2020, 1–4.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICECS49266.2020.9294814
Google Scholar
Adegun A., Viriri S.: Deep learning techniques for skin lesion analysis and melanoma cancer detection: a survey of state of the art. Artif Intell Rev 54, 2021, 811–841.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-020-09865-y
Google Scholar
Al-masni M. A., Kim D., Kim T.: Multiple skin lesions diagnostics via integrated deep convolutional networks for segmentation and classification. Computer methods and programs in biomedicine 190, 2020, 105351.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105351
Google Scholar
Barata C., Celebi M., Marques J.: A survey of feature extraction in dermoscopy image analysis of skin cancer. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 23(3), 2019, 1096–1109.
DOI: https://doi.org/10.1109/JBHI.2018.2845939
Google Scholar
Brinker T. J., Hekler A., Enk A. H., Klode J., Hauschild A., Berking C.: Deep learning outperformed 136 of 157 dermatologists in a head-to-head der moscopic melanoma image classification task. Eur J Cancer 113, 2019, 47–54.
Google Scholar
Cassidy B., Kendrick C., Brodzicki A., Jaworek-Korjakowska J., Yap M.: Analysis of the ISIC image datasets: usage, benchmarks and recommendations. Medical Image Analysis 75, 2022, 102305 [http://doi.org/10.1016/j.media.2021.102305].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.media.2021.102305
Google Scholar
Chaturvedi S. S., Gupta K., Prasad P. S.: Skin Lesion Analyser: An Efficient Seven-Way Multi-class Skin Cancer Classification Using MobileNet. Advances in Intelligent Systems and Computing 1141, Springer, Singapore, 2020 [http://doi.org/10.1007/978-981-15-3383-9_15].
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-3383-9_15
Google Scholar
Codella N. C. F., Nguyen B., Pankanti S., Gutman D., Helba B., Halpern A., Smith J. R.: Deep learning ensembles for melanoma recognition in dermoscopy images. IBM Journal of Research and Development 61(4/5), 173, 2017.
DOI: https://doi.org/10.1147/JRD.2017.2708299
Google Scholar
Dermofit Image Library https://licensing.edinburghinnovations.ed.ac.uk/i/software/dermofit-imagelibrary.html?item=dermofit-image-library (04.01.2021).
Google Scholar
Ge Y., Li B., Zhao Y., Guan E., Yan W.: Melanoma segmentation and classification in clinical images using deep learning. ICMLC 2018: Proceedings of the 2018 10th International Conference on Machine Learning and Computing, 2018, 252–256.
DOI: https://doi.org/10.1145/3195106.3195164
Google Scholar
Ge Z., Demyanov S., Chakravorty R., Bowling A., Garnavi R.: Skin disease recognition using deep saliency features and multimodal learning of dermoscopy and clinical images. Descoteaux M., Maier-Hein L., Franz A., Jannin P., Collins D. L., Duchesne S. (eds.), Springer, Cham LNCS 10435, 2017, 250–258.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-66179-7_29
Google Scholar
Gessert N., Sentker T., Madesta F. et al.: Skin lesion classification using CNNs with patch-based attention and diagnosis-guided loss weighting. IEEE Trans. Biomed. Eng. 67, 2019, 495–503 [http://doi.org/10.1109/TBME.2019.2915839].
DOI: https://doi.org/10.1109/TBME.2019.2915839
Google Scholar
Haenssle H. A., Fink C., Schneiderbauer R., Toberer F., Buhl T., Blum A.: Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Ann Oncol 29, 2018, 1836–1342.
Google Scholar
Haenssle H. A., Fink C., Toberer F. et al.: Man against machine reloaded: performance of a market-approved convolutional neural network in classifying a broad spectrum of skin lesions in comparison with 96 dermato-logists working under less artificial conditions. Ann Oncol 31, 2020, 137–143.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2019.10.013
Google Scholar
Hasan M. M., Elahi M., Alam M. A.: DermoExpert: Skin lesion classification using a hybrid convolutional neural network through segmentation, transfer learning, and augmentation. medRxiv, 2021. [http://doi.org/10.1101/2021.02.02.21251038].
DOI: https://doi.org/10.1101/2021.02.02.21251038
Google Scholar
Hekler A., Utikal J. S., Enk A. H., Solass W., Schmitt M., Klode J.: Deep learning outperformed 11 pathologists in the classification of histopathological melanoma images. Eur J Cancer 118, 2019, 91–96.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejca.2019.06.012
Google Scholar
Howard A. G., Zhu M., Chen B., Kalenichenko D., Wang W., Weyand T., Andreetto M. Hartwig A.: MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. Computer Science, Computer Vision and Pattern Recognitionar, Xiv:1704.04861v1 [http://doi.org/10.48550/arXiv.1704.04861].
Google Scholar
Huang G., Liu Z., Maaten L., Weinberger K.: Densely Connected Convolutional Networks. Computer Vision and Pattern Recognition arXiv:1608.06993v5. [http://doi.org/10.48550/arXiv.1608.06993].
Google Scholar
Iqbal I., Younus M., Walayat K., Ullah Kakar M., Ma J.: Automated multi-class classification of skin lesions through deep convolutional neural network with dermoscopic images. Computerized Medical Imaging and Graphics 88, 2021, 101843 [http://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2020.101843].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2020.101843
Google Scholar
ISIC Archive https://www.isic-archive.com/#!/topWithHeader/onlyHeaderTop/gallery (23.03.2022).
Google Scholar
Kareem O. S., Abdulazee A. M., Zeebaree D. Q.: Skin lesions classification using deep learning techniques: Review. Asian Journal of Research in Computer Science 9(1), 2021, AJRCOS.68652, 1–22.
DOI: https://doi.org/10.9734/ajrcos/2021/v9i130210
Google Scholar
Lopez A. R., Giro-i-Nieto X., Burdick J., Marques O.: Skin lesion classification from dermatoscopic images using deep learning techniques. Conference Paper 2017 [http://doi.org/JO.23J6/P.20l7.852-053].
Google Scholar
Maglogiannis I., Doukas C. N.: Overview of advanced computer vision systems for skin lesions characterization. IEEE transactions on information technology in biomedicine 13(5), 2009, 721–733.
DOI: https://doi.org/10.1109/TITB.2009.2017529
Google Scholar
Mahbod A., Schaefe G., Ellinger, I., Ecker R., Pitiot A., Wang C.: Fusing fine tuned deep features for skin lesion classification. Comput. Med. Imaging Graph. 71, 2019, 19–29 [http://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2018.10.007].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2018.10.007
Google Scholar
Majumder S., Ahsan Ullah M.: Feature extraction from dermoscopy images for an effective diagnosis of melanoma skin cancer. 10th International Conference on Electrical and Computer Engineering Bangladesh, 2018, 185–188.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICECE.2018.8636712
Google Scholar
Marchetti M. A., Liopyris K., Dusza S. W. et al.: Computer algorithms show potential for improving dermatologists’ accuracy to diagnose cutaneous melanoma: results of the international skin imaging collaboration 2017. J Am Acad Dermatol 82, 2020, 622–627.
Google Scholar
Marchetti M. A., Codella N. C., Dusza S. W. et al.: Results of the 2016 international skin imaging collaboration international symposium on biomedical imaging challenge: comparison of the accuracy of computer algorithms to dermatologists for the diagnosis of melanoma from dermoscopic images. J Am Acad Dermatol 78, 2018, 270–277.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaad.2017.08.016
Google Scholar
Marchetti M. A., Liopyris K., Dusza S. W., Codella N. C. F., Gutman D. A., Helba B.: Computer algorithms show potential for improving dermatologists’ accuracy to diagnose cutaneous melanoma: results of the international skin imaging collaboration 2017. J Am Acad Dermatol 82, 2020, 622–627.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaad.2019.07.016
Google Scholar
Maron R. C., Weichenthal M., Utikal J. S., Hekler A., Berking C., Hauschild A.: Systematic outperformance of 112 dermatologists in multiclass skin cancer image classification by convolutional neural networks. Eur J Cancer 119, 2019, 57–65.
Google Scholar
MED-NODE Dataset http://www.cs.rug.nl/~imaging/databases/melanoma_naevi/ (23.03.2022).
Google Scholar
Nida N., Irtaza A., Javed A., Yousaf M., Mahmood M.: Melanoma lesion detection and segmentation using deep region based convolutional neural network and fuzzy C-means clustering. International Journal of Medical Informatics 124, 2019, 37–48.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2019.01.005
Google Scholar
PAD-UFES-20 Dataset https://data.mendeley.com/datasets/zr7vgbcyr2/1 (23.03.2022)
Google Scholar
Panja A., Jackson J. Ch., Quadir Md. A.: An approach to skin cancer detection using keras and tensorflow. Journal of Physics: Conference Series 1911, 2021, 012032 [http://doi.org/10.1088/1742-6596/1911/1/012032].
DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1911/1/012032
Google Scholar
PH2 Dataset, https://www.fc.up.pt/addi/ph2%20database.html (23.03.2022).
Google Scholar
Qin Z., Liu Z., Zhu P., Xue Y.: A GAN-based image synthesis method for skin lesion classification. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2020, 105568.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105568
Google Scholar
Raza R., Zulfiqar F., Tariq S., Anwar G. B., Sargano A. B., Habib Z.: Melanoma classification from dermoscopy images using ensemble of convolutional neural networks. Mathematics 10(1), 2022, 26.
DOI: https://doi.org/10.3390/math10010026
Google Scholar
Rebouças Filho P. P., Peixoto S. A., Medeiros da Nobrega R. V., Hemanth D. J., Medeiros A. G., Sangaiah A. K., de Albuquerque V. H. C.: Automatic histologically-closer classification of skin lesions. Comput. Med. Imaging Graph. 68, 2018, 40–54 [http://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2018.05.004].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2018.05.004
Google Scholar
Saeed J., Zeebaree S.: Skin lesion classification based on deep convolutional neural networks architectures. JASTT 2(01), 2021, 41–51.
DOI: https://doi.org/10.38094/jastt20189
Google Scholar
Salian A. C., Vaze S., Singh P., Shaikh G. N., Chapaneri S., Dayaswal D.: Skin lesion classification using deep learning architectures. 2020 3rd International Conference on Communication System, Computing and IT Applications (CSCITA) IEEE, 2020, 168–173.
DOI: https://doi.org/10.1109/CSCITA47329.2020.9137810
Google Scholar
Sandler M., Howard A., Zhu M., Zhmoginov A., Chen L. C.: MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018, 4510–4520.
DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00474
Google Scholar
Srinivasu P. N., SivaSai J. G., Ijaz M. F., Bhoi A. K., Kim W., Kang J. J: Classification of skin disease using deep learning neural networks with MobileNet V2 and LSTM. Sensors 21, 2852, 2021.
DOI: https://doi.org/10.3390/s21082852
Google Scholar
Tschandl P., Codella N., Akay B. N. et al.: Comparison of the accuracy of human readers versus machine-learning algorithms for pigmented skin lesion classification: an open, webbased, international, diagnostic study. Lancet Oncol 2019b(20), 2019, 938-947.
DOI: https://doi.org/10.1016/S1470-2045(19)30333-X
Google Scholar
Villa-Pulgarin J., Ruales-Torres A., Arias-Garzón D. et al.: Optimized Convolutional Neural Network Models for Skin Lesion Classification. Computers, Materials & Continua Tech Science Press, CMC 70(2), 2022, 2131–2148.
DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2022.019529
Google Scholar
Wang Y., Cai J., Louie D., Wang J., Lee T.: Incorporating clinical knowledge with constrained classifier chain into a multimodal deep network for melanoma detection. Computers in Biology and Medicine 137, 2021, 104812.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104812
Google Scholar
Wei L., Ding K., Hu H.: Automatic Skin Cancer Detection in Dermoscopy Images based on Ensemble Lightweight Deep Learning Network. IEEE Access 8, 2020, 99633–99647.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2997710
Google Scholar
Xiao F., Wu Q. Visual saliency based global–local feature representation for skin cancer classification. IET Image Processing 14(10), 2020, 2140–2148.
DOI: https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.1018
Google Scholar
Young A. T., Xiong M., Pfau J., Keiser M. J, Wei M. L.: Artificial intelligence in dermatology: A Primer. Journal of Investigative Dermatology 140, 2020, 1504–1512.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jid.2020.02.026
Google Scholar
Yu L., Chen H., Dou Q., Qin J., Heng P. A.: Automated melanoma recognition in dermoscopy images via very deep residual networks. IEEE Trans. Med. Imaging 36(4), 2017, 994–1004.
DOI: https://doi.org/10.1109/TMI.2016.2642839
Google Scholar
Zakład Epidemiologii i Prewencji Nowotworów Centrum Onkologii – Instytut w Warszawie. Krajowy Rejestr Nowotworów (KRN) http://onkologia.org.pl/ (02.08.2019).
Google Scholar
Zhang J., Xie Y., Wu Q., Xia Y.: Skin lesion classification in dermoscopy images using synergic deep learning. Springer Nature Switzerland. LNCS 11071, 2018, 12–20.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00934-2_2
Google Scholar
Autorzy
Magdalena Michalskammagamichalska@gmail.com
Politechnika Lubelska, Katedra Elektroniki i Technik Informacyjnych Polska
http://orcid.org/0000-0002-0874-3285
Statystyki
Abstract views: 197PDF downloads: 177
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Gryhoriy Barylo, Oksana Boyko, Ihor Gelzynskyy, Roman Holyaka, Zenon Hotra, Tetyana Marusenkova, Mykola Khilchuk, Magdalena Michalska, SPRZĘT I OPROGRAMOWANIE DO BADAŃ ELEMENTÓW ELEKTRONICZNYCH I CZUJNIKÓW , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 10 Nr 1 (2020)
- Magdalena Michalska, PRZEGLĄD WYKORZYSTANIA AOI W PROCESIE KONTROLI MONTAŻU POWIERZCHNIOWEGO , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 10 Nr 4 (2020)
- Magdalena Michalska, PRZEGLĄD METOD SELEKCJI CECH UŻYWANYCH W DIAGNOSTYCE CZERNIAKA , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 1 (2021)
- Magdalena Michalska, PRZEGLĄD TECHNIK DIAGNOSTYKI SKÓRY W OPARCIU O MODELE WIELOWARSTWOWE SKÓRY I SPEKTROFOTOMETRIĘ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 3 (2021)
- Magdalena Michalska, Oksana Boyko, PRZEGLĄD METOD KLASYFIKACJI OBRAZÓW DERMATOSKOPOWYCH WYKORZYSTYWANYCH W DIAGNOSTYCE ZMIAN SKÓRNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 10 Nr 2 (2020)
- Magdalena Michalska, PRZEGLĄD WYKORZYSTANIA URZĄDZEŃ RENTGENOWSKICH W BADANIACH JAKOŚCI ELEKTRONIKI , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 2 (2021)
- Volodymyr Brailovsky, Ivan Pyslar, Magharyta Rozhdestvenska, Magdalena Michalska, CZUŁOŚĆ WIDMOWA WZROKU LUDZKIEGO NA IMPULSY ŚWIATŁA , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 1 (2018)
- Magdalena Michalska, ANALIZA OBSZARÓW ZMIAN SKÓRNYCH PO SEGMENTACJI PRZEZ PROGOWANIE , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 10 Nr 3 (2020)
- Magdalena Michalska, WYBRANE ZASTOSOWANIA GŁĘBOKICH SIECI NEURONOWYCH W DIAGNOZIE ZMIAN SKÓRNYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 4 (2021)
- Mykola Khobzei, Dmytro Vovchuk, Magdalena Michalska, PRZEGLĄD ZASTOSOWAŃ KONSTRUKCJI Z PRZEWODÓW W URZĄDZENIACH RADIOWYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 8 Nr 4 (2018)