公平地检测黑色素瘤：皮肤色调检测与去偏用于皮肤病变分类

卷积神经网络已在黑色素瘤及其他皮肤病变分类中展现出人类水平的性能，但在不同皮肤色调间明显的性能差异应在广泛部署前得到解决。本工作中，我们提出一种高效且有效的算法，用于自动标注病变图像的皮肤色调，并用其标注基准ISIC数据集。随后，我们使用这些自动标注作为两种领先偏见遗忘技术的目标，以缓解皮肤色调偏见。我们的实验结果表明，我们的皮肤色调检测算法优于现有方案，且遗忘皮肤色调可改善泛化并减少浅色与深色皮肤色调间黑色素瘤检测的性能差异。