用于黑色素瘤诊断与预后的双卷积神经网络流水线
图像与视频处理
2023-12-15 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
黑色素瘤是一种始于控制皮肤色素细胞的癌症，通常被称为最危险的皮肤癌。诊断黑色素瘤可能非常耗时，近期黑色素瘤发病率的增加表明对更高效诊断流程的需求日益增长。本文提出了一种用于黑色素瘤诊断的流水线，利用了两个卷积神经网络：一个诊断模型和一个预后模型。诊断模型负责定位全切片图像中的恶性斑块，并给出患者层面的恶性或良性诊断。此外，预后模型利用诊断模型的输出，提供患者层面的良好或不良预后。在与训练数据同分布的测试数据上，完整流水线的 F1 分数为 0.79。
引用
@article{arxiv.2312.08766,
title = {A Dual Convolutional Neural Network Pipeline for Melanoma Diagnostics and Prognostics},
author = {Marie Bø-Sande and Edvin Benjaminsen and Neel Kanwal and Saul Fuster and Helga Hardardottir and Ingrid Lundal and Emiel A. M. Janssen and Kjersti Engan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08766},
year = {2023}
}
备注
Accepted at NLDL 2024