Automated Detection and Segmentation of Vascular Structures of Skin Lesions Seen in Dermoscopy, With an Application to Basal Cell Carcinoma Classification
Notice bibliographique
Résumé
Blood vessels are important biomarkers in skin lesions both diagnostically and clinically. Detection and quantification of cutaneous blood vessels provide critical information toward lesion diagnosis and assessment. In this paper, a novel framework for detection and segmentation of cutaneous vasculature from dermoscopy images is presented and the further extracted vascular features are explored for skin cancer classification. Given a dermoscopy image, we segment vascular structures of the lesion by first decomposing the image using independent-component analysis into melanin and hemoglobin components. This eliminates the effect of pigmentation on the visibility of blood vessels. Using k-means clustering, the hemoglobin component is then clustered into normal, pigmented, and erythema regions. Shape filters are then applied to the erythema cluster at different scales. A vessel mask is generated as a result of global thresholding. The segmentation sensitivity and specificity of 90% and 86% were achieved on a set of 500 000 manually segmented pixels provided by an expert. To further demonstrate the superiority of the proposed method, based on the segmentation results, we defined and extracted vascular features toward lesion diagnosis in basal cell carcinoma (BCC). Among a dataset of 659 lesions (299 BCC and 360 non-BCC), a set of 12 vascular features are extracted from the final vessel images of the lesions and fed into a random forest classifier. When compared with a few other state-of-art methods, the proposed method achieves the best performance of 96.5% in terms of area under the curve (AUC) in differentiating BCC from benign lesions using only the extracted vascular features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».