A Survey on Deep Learning for Skin Lesion Segmentation

要約

皮膚がんは主要な公衆衛生上の問題であり、この一般的な病気の負担を軽減するためにコンピュータ支援診断の恩恵を受ける可能性があります。
画像からの皮膚病変のセグメンテーションは、この目標を達成するための重要なステップです。
しかし、自然および人工のアーチファクト（毛髪や気泡など）、固有の要因（病変の形状やコントラストなど）の存在、および画像取得条件の変化により、皮膚病変のセグメンテーションは困難な作業となります。
最近、さまざまな研究者が皮膚病変のセグメンテーションに対する深層学習モデルの適用可能性を調査しています。
この調査では、深層学習に基づく皮膚病変のセグメンテーションを扱った 177 件の研究論文を横断的に調査します。
これらの作業を、入力データ (データセット、前処理、合成データ生成)、モデル設計 (アーキテクチャ、モジュール、損失)、評価側面 (データ アノテーション要件とセグメンテーション パフォーマンス) などのいくつかの側面に沿って分析します。
私たちはこれらの側面について、厳選された独創的な作品の観点と体系的な観点の両方から議論し、それらの選択が現在のトレンドにどのような影響を与えたか、そしてその限界にどのように対処すべきかを検討します。
比較を容易にするために、調査したすべての作業を包括的な表と、https://github.com/sfu-mial/skin-lesion-segmentation-survey でオンラインで利用できる対話型の表にまとめます。

要約(オリジナル)

Skin cancer is a major public health problem that could benefit from computer-aided diagnosis to reduce the burden of this common disease. Skin lesion segmentation from images is an important step toward achieving this goal. However, the presence of natural and artificial artifacts (e.g., hair and air bubbles), intrinsic factors (e.g., lesion shape and contrast), and variations in image acquisition conditions make skin lesion segmentation a challenging task. Recently, various researchers have explored the applicability of deep learning models to skin lesion segmentation. In this survey, we cross-examine 177 research papers that deal with deep learning-based segmentation of skin lesions. We analyze these works along several dimensions, including input data (datasets, preprocessing, and synthetic data generation), model design (architecture, modules, and losses), and evaluation aspects (data annotation requirements and segmentation performance). We discuss these dimensions both from the viewpoint of select seminal works, and from a systematic viewpoint, examining how those choices have influenced current trends, and how their limitations should be addressed. To facilitate comparisons, we summarize all examined works in a comprehensive table as well as an interactive table available online at https://github.com/sfu-mial/skin-lesion-segmentation-survey.

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