Ugly Ducklings or Swans: A Tiered Quadruplet Network with Patient-Specific Mining for Improved Skin Lesion Classification

要約

みにくいアヒルの子は、個人の周囲の病変とは明らかに異なる皮膚病変であり、みにくいアヒルの子の兆候は、非常に疑わしい病変と良性の病変を区別することにより、皮膚黒色腫の診断を支援するために使用される基準です。
しかし、色素沈着病変の外観は患者ごとに大幅に変化する可能性があり、その結果、醜いアヒルの子を視覚的に分離することが困難になります。
したがって、我々は、患者レベルと病変レベルの 2 つの層で病変の特徴を学習するためのディープメトリクス学習ネットワークである DMT-Quadruplet を提案します。
患者固有のクアドラプレット マイニング アプローチと階層型クアドラプレット ネットワークを導入し、ネットワークが 2 つの層間でグローバルおよびローカルの両方でより多くのコンテキスト情報を学習できるようにします。
さらに、患者固有のマイニング内に動的マージンを組み込み、個人内でより有用なクアドラプレットをマイニングできるようにします。
包括的な実験により、私たちの提案した方法は従来の分類器よりも優れており、醜いアヒルの子病変の分類において、ベースライン ResNet18 CNN よりも 54% 高い感度、ナイーブ トリプレット ネットワークよりも 37% 高い感度を達成していることが示されています。
計量空間におけるデータ多様体の視覚化は、DMT-Quadruplet が患者固有の方法と患者に依存しない方法の両方で醜いアヒルの子の病変をうまく分類できることをさらに示しています。

要約(オリジナル)

An ugly duckling is an obviously different skin lesion from surrounding lesions of an individual, and the ugly duckling sign is a criterion used to aid in the diagnosis of cutaneous melanoma by differentiating between highly suspicious and benign lesions. However, the appearance of pigmented lesions, can change drastically from one patient to another, resulting in difficulties in visual separation of ugly ducklings. Hence, we propose DMT-Quadruplet – a deep metric learning network to learn lesion features at two tiers – patient-level and lesion-level. We introduce a patient-specific quadruplet mining approach together with a tiered quadruplet network, to drive the network to learn more contextual information both globally and locally between the two tiers. We further incorporate a dynamic margin within the patient-specific mining to allow more useful quadruplets to be mined within individuals. Comprehensive experiments show that our proposed method outperforms traditional classifiers, achieving 54% higher sensitivity than a baseline ResNet18 CNN and 37% higher than a naive triplet network in classifying ugly duckling lesions. Visualisation of the data manifold in the metric space further illustrates that DMT-Quadruplet is capable of classifying ugly duckling lesions in both patient-specific and patient-agnostic manner successfully.

arxiv情報

著者 Nathasha Naranpanawa,H. Peter Soyer,Adam Mothershaw,Gayan K. Kulatilleke,Zongyuan Ge,Brigid Betz-Stablein,Shekhar S. Chandra
発行日 2023-09-18 11:53:57+00:00
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