评估基于深度神经网络模型在黑色皮肤病变上的泛化能力

黑色素瘤因其易转移能力而为最严重的皮肤癌类型。其在黑人中更为常见，常累及肢端区域：手掌、足底与指甲。深度神经网络在改善临床诊疗与皮肤癌诊断方面已展现出巨大潜力。然而，主流研究主要依赖白肤色数据集，忽视了对不同患者肤色的诊断结果报告。本工作中，我们评估了从黑人常见的肢端区域提取的皮肤病变图像上的监督与自监督模型。此外，我们精心整理了一个包含肢端区域皮肤病变的数据集，并依据Fitzpatrick量表评估该数据集，以验证在黑肤色上的性能。我们的结果暴露了这些模型较差的泛化能力，揭示其对白肤色病变表现良好。忽视构建多样化数据集（这需要开发专门模型）是不可接受的。深度神经网络在改善诊断方面潜力巨大，尤其对难以获得皮肤科诊疗的人群而言。然而，纳入黑色皮肤病变对于确保这些人群能够享受包容性技术的益处是必要的。