A Probabilistic-Based Deep Learning Model for Skin Lesion Segmentation

人工智能 皮肤损伤 计算机科学 病变 概率逻辑 深度学习 分割 模式识别(心理学) 皮肤癌 医学 病理 癌症 内科学
作者
Adekanmi Adeyinka Adegun,Serestina Viriri,Muhammad Haroon Yousaf
出处
期刊:Applied sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (7): 3025-3025 被引量:16
标识
DOI:10.3390/app11073025
摘要

The analysis and detection of skin cancer diseases from skin lesion have always been tedious when done manually. The complex nature of skin lesion images is one of the key reasons for this. The skin lesion images contain noise and artifacts such as hairs, oil and bubbles, blood vessels, and skin lines. They also have variegated colors, low contrast, and irregular borders. Various computational approaches have been designed in the past for aiding in the detection and diagnosis of skin cancer diseases using skin lesion images. The existing techniques have been limited due to the interference of the aforementioned features of skin lesion. Recently, machine learning techniques, in particular the deep learning techniques have been used for the detection of skin cancer. However, they are still limited to the fuzzy and irregular borders of skin lesion images coupled with the low contrast that exists between the diseased lesion and healthy tissues. In this paper, we utilized a probabilistic model for the enhancement of a fully convolutional network-based deep learning system to analyze and segment skin lesion images. The probabilistic model employs an efficient mean-field approximate probabilistic inference approach with a fully connected conditional random field that utilizes a Gaussian kernel. The probabilistic model further performs a refinement of skin lesion borders. The whole framework is tested and evaluated on publicly available skin lesion image datasets of ISBI 2017 and PH2. The system achieved a better performance, having an accuracy of 98%.
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