The Depth Estimation and Visualization of Dermatological Lesions: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thus far, considerable research has been focused on classifying a lesion as benign or malignant. However, there is a requirement for quick depth estimation of a lesion for the accurate clinical staging of the lesion. The lesion could be malignant and quickly grow beneath the skin. While biopsy slides provide clear information on lesion depth, it is an emerging domain to find quick and noninvasive methods to estimate depth, particularly based on 2D images. OBJECTIVE: This study proposes a novel methodology for the depth estimation and visualization of skin lesions. Current diagnostic methods are approximate in determining how much a lesion may have proliferated within the skin. Using color gradients and depth maps, this method will give us a definite estimate and visualization procedure for lesions and other skin issues. We aim to generate 3D holograms of the lesion depth such that dermatologists can better diagnose melanoma. METHODS: We started by performing classification using a convolutional neural network (CNN), followed by using explainable artificial intelligence to localize the image features responsible for the CNN output. We used the gradient class activation map approach to perform localization of the lesion from the rest of the image. We applied computer graphics for depth estimation and developing the 3D structure of the lesion. We used the depth from defocus method for depth estimation from single images and Gabor filters for volumetric representation of the depth map. Our novel method, called red spot analysis, measures the degree of infection based on how a conical hologram is constructed. We collaborated with a dermatologist to analyze the 3D hologram output and received feedback on how this method can be introduced to clinical implementation. RESULTS: The neural model plus the explainable artificial intelligence algorithm achieved an accuracy of 86% in classifying the lesions correctly as benign or malignant. For the entire pipeline, we mapped the benign and malignant cases to their conical representations. We received exceedingly positive feedback while pitching this idea at the King Edward Memorial Institute in India. Dermatologists considered this a potentially useful tool in the depth estimation of lesions. We received a number of ideas for evaluating the technique before it can be introduced to the clinical scene. CONCLUSIONS: When we map the CNN outputs (benign or malignant) to the corresponding hologram, we observe that a malignant lesion has a higher concentration of red spots (infection) in the upper and deeper portions of the skin, and that the malignant cases have deeper conical sections when compared with the benign cases. This proves that the qualitative results map with the initial classification performed by the neural model. The positive feedback provided by the dermatologist suggests that the qualitative conclusion of the method is sufficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».