A survey, review, and future trends of skin lesion segmentation and classification

要約

皮膚病変分析のためのコンピューター支援診断または検出 (CAD) アプローチは、皮膚がんスクリーニングの負担とコストを軽減する可能性がある新しい研究分野です。
研究者は最近、このような CAD システムの開発への関心が高まっていることを示しており、皮膚科医に使いやすいツールを提供して、手作業による検査に遭遇したり関連したりする課題を軽減することを目的としています。
この記事は、2011 年から 2022 年の間に発行された合計 594 の出版物 (皮膚病変のセグメンテーションについては 356、皮膚病変の分類については 238) の包括的な文献調査とレビューを提供することを目的としています。これらの記事は分析され、さまざまな方法で要約されています。
CADシステムの開発方法に関する重要な情報。
これらの方法には、関連する必須の定義と理論、入力データ (データセットの利用、前処理、増強、および不均衡問題の修正)、メソッド構成 (技術、アーキテクチャ、モジュール フレームワーク、および損失)、トレーニング戦術 (ハイパーパラメーター設定)、および評価基準が含まれます。
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アンサンブルや後処理など、さまざまなパフォーマンス向上のアプローチを調査する予定です。
また、これらのディメンションについても説明し、使用頻度に基づく現在の傾向を明らかにします。
さらに、最小限のデータセットを使用して皮膚病変のセグメンテーションと分類システムを評価することに関連する主な問題と、これらの問題に対する潜在的な解決策を強調します。
調査結果、推奨事項、および傾向が開示され、皮膚病変分析用の自動化された堅牢な CAD システムの開発に関する将来の研究に情報が提供されます。

要約(オリジナル)

The Computer-aided Diagnosis or Detection (CAD) approach for skin lesion analysis is an emerging field of research that has the potential to alleviate the burden and cost of skin cancer screening. Researchers have recently indicated increasing interest in developing such CAD systems, with the intention of providing a user-friendly tool to dermatologists to reduce the challenges encountered or associated with manual inspection. This article aims to provide a comprehensive literature survey and review of a total of 594 publications (356 for skin lesion segmentation and 238 for skin lesion classification) published between 2011 and 2022. These articles are analyzed and summarized in a number of different ways to contribute vital information regarding the methods for the development of CAD systems. These ways include relevant and essential definitions and theories, input data (dataset utilization, preprocessing, augmentations, and fixing imbalance problems), method configuration (techniques, architectures, module frameworks, and losses), training tactics (hyperparameter settings), and evaluation criteria. We intend to investigate a variety of performance-enhancing approaches, including ensemble and post-processing. We also discuss these dimensions to reveal their current trends based on utilization frequencies. In addition, we highlight the primary difficulties associated with evaluating skin lesion segmentation and classification systems using minimal datasets, as well as the potential solutions to these difficulties. Findings, recommendations, and trends are disclosed to inform future research on developing an automated and robust CAD system for skin lesion analysis.

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