自训练能否识别可疑的丑小鸭皮损？
计算机视觉与模式识别
2021-05-18 v1
摘要
检测黑色素瘤的一种常用临床方法是识别丑小鸭痣的存在，即与同一患者其他皮损外观不同的皮肤病变。与人工筛查方法相比，自动检测与分析这些皮损的方法有助于使研究标准化。然而，难以获取专家标注的丑小鸭皮损图像。因此我们提出使用自监督机器学习自动检测离群皮损。我们首先从广域皮肤图像中自动检测并提取所有皮损，并基于自动识别的特征为患者图像中每个检测到的皮损计算嵌入。随后利用这些嵌入计算L2距离以衡量不相似度。借助该深度学习方法，丑小鸭被识别为离群点，应受到检查医师更多关注。我们通过与皮肤科医生对比进行评估，在留出测试集上达到72.1%的灵敏率与94.2%的诊断准确率。
引用
@article{arxiv.2105.07116,
title = {Can self-training identify suspicious ugly duckling lesions?},
author = {Mohammadreza Mohseni and Jordan Yap and William Yolland and Arash Koochek and M Stella Atkins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07116},
year = {2021}
}
备注
Accepted at Sixth ISIC Skin Image Analysis Workshop @ CVPR 2021