Apr, 2021

使用 Fitzpatrick 17k 数据集评估用于皮肤科临床图像训练的深度神经网络

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TL;DR本研究关注如何在不同皮肤颜色的情况下，训练深度神经网络模型对临床皮肤病例进行分类，发现由 Fitzpatrick 皮肤类型标签进行数据注释所训练的深度神经网络模型对相似肤色的图像分类的准确度更高，并通过对比人工标记的 Fitzpatrick 皮肤类型标签和算法判定的肤色类型来进一步评价该深度神经网络模型。
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发现论文，激发创造
  • 研究 DermaMNIST 和 Fitzpatrick17k 皮肤科图像数据集的质量

    通过对 DermaMNIST 和 Fitzpatrick17k 两个常用皮肤病图像数据集的细致分析，揭示了数据质量问题对基准结果的影响，并提出数据集的修正方法，旨在鼓励类似研究和帮助其他大型数据集的数据质量问题的识别和解决。

    Jan, 2024

  • 评估基于深度神经网络模型对黑色皮肤病变的普适性

    黑色素瘤是皮肤癌症中最严重的一种，深度神经网络在临床护理和皮肤癌症诊断方面表现出巨大潜力，但现有研究主要依赖白人肤色的数据集，忽视了多样人群肤色的诊断结果。本研究评估了有监督和自监督模型在黑人手掌、脚底和指甲等黑人肌肤部位的皮损图像中的性能，并且利用 Fitzpatrick 皮肤色表确保对黑人肌肤的性能。结果显示这些模型的普适性差，表现良好的是对白人肌肤的皮损，缺乏多样化数据集的开发是不可接受的，深度神经网络在改善诊断方面有着巨大潜力，特别是对于接触有限的人群，但包括黑人皮损是必要的，以确保这些人群能够获得包容性技术的好处。

    Sep, 2023

  • 多样、筛选的临床图像集上皮肤科 AI 性能的差异

    本文提出了困扰全球 30 亿人的皮肤科医疗问题，探讨了如何在多样化皮肤色调和非常见病例的图像中应用人工智能技术，并发现当前的皮肤科 AI 算法存在严重的算法偏差，导致对较暗的肤色和非常见疾病的正确率远低于轻皮肤色调和常见疾病，并进一步探讨了训练皮肤科 AI 模型所使用的基于视觉的人工标签的缺陷与局限性。

    Mar, 2022

  • 使用多标签深度神经网络实现皮肤病分类与皮肤病变表征的鲁棒诊断

    本文研究了实现强健的皮肤病诊断的实用方法，并提出一种以皮损为病变类型标签的自动化诊断系统作为目标的方法，并应用卷积神经网络（CNNs）来实现疾病定向诊断和病变定向分类的分类器，并采用来自六个公开皮肤病学大全的 75665 个皮肤病图像来进行训练与测试，结果证明基于病变定向分类的分类器的效果优于疾病定向的分类器。

    Dec, 2018

  • 公正检测黑色素瘤：肤色检测和去偏见技术用于皮损分类

    本研究提出了一种高效有效的算法，可以自动标记皮肤损伤图像的肤色，并将其用于注释基准 ISIC 数据集以减少皮肤色调偏差。实验结果证明，皮肤色调检测算法优于现有解决方案，取消偏见可以提高普适性，并减少轻重肤色间的黑色素瘤检测性能差异。

    Feb, 2022

  • 使用深度神经网络进行皮肤病变分类

    本文介绍了我们用于分类 ISIC 2019 挑战数据集皮损 dermoscopic 照片的方法和技术，我们的方法旨在使用合奏深度神经网络及其一些强大的技术来处理不平衡数据集，以提高 CNN 模型性能。

    Nov, 2019

  • 重新思考皮肤色调公平性在皮肤病变分类中的作用

    通过在皮肤病分类图像中考虑皮肤色调差异来解决公平性问题是至关重要的，然而公共数据集中缺乏皮肤色调标签导致无法构建公平的分类器。目前，这些皮肤色调标签的估计是在独立研究中使用个体类型角度（ITA）进行公正性分析之前进行的。本文回顾并比较了四种基于 ITA 的皮肤色调分类方法在 ISIC18 数据集上的应用，该数据集是评估皮肤癌分类公平性的常用基准。我们的分析揭示了先前发表的研究中存在较大分歧，从而展示了基于 ITA 的皮肤色调估计方法存在的风险。此外，我们调查了这些方法之间差异如此之大的原因，并发现 ISIC18 数据集中缺乏多样性，限制了其作为公平性分析测试平台的使用。最后，我们建议进一步研究鲁棒的 ITA 估计方法和带有肤色注释的多样性数据集采集，以促进对皮肤科人工智能工具的公平评估。我们的代码可在此 https URL 访问。

    Aug, 2023

  • EdgeMixup: 改进皮肤病分类和分割的公平性

    该篇论文通过使用 EdgeMixup 数据预处理算法实现了对深度学习模型在诊断皮肤病方面存在的模型偏差进行纠正，并对 Lyme，Tinea Corporis 和 Herpes Zoster 等病变诊断模型的性能进行了比较和分析，其中 EdgeMixup 在减少光之间和暗之间皮肤样本分类准确率差距方面显示出显著的表现优势。

    Feb, 2022

  • FairDisCo: 利用去相关对比学习实现更公平的皮肤科人工智能

    本文介绍了一种基于深度学习的公平皮肤病诊断框架 FairDisCo，通过对比学习和删除敏感属性等方法，有效解决了现有模型对较暗皮肤图像的低准确度问题。在两个新的皮肤数据集 Fitzpatrick17k 和 Diverse Dermatology Images 上的评估表明，FairDisCo 在公平性和性能方面的表现均优于其他三种公平性方法。

    Aug, 2022

  • 用完全卷积神经网络检测临床皮肤镜特征

    本研究提出了一种基于全卷积神经网络的方法，将临床显微镜图像中的皮肤病变区域分割出来，利用该方法可以有效地探讨临床皮肤显微镜特征识别问题，并在 ISIC-ISBI Part 2 比赛中取得了显著的优异表现。

    Mar, 2017