Deep learning in dermatopathology: applications for skin disease diagnosis and classification
Notice bibliographique
Résumé
Medical image segmentation is pivotal in disease diagnosis and treatment planning across various imaging modalities, including MRI, CT, ultrasound, X-ray, dermoscopy, and histopathology. This systematic literature review, conducted using the PRISMA framework, provides a comprehensive analysis of Deep Learning approaches applied to medical image segmentation, with a focus on dermato-pathology for skin disease diagnosis and classification. Transformer-based models have shown notable improvements over traditional CNN architectures, achieving up to 79.95% accuracy in multitask cancer detection tasks, surpassing CNN-based models that achieved 74.05%. In liver lesion segmentation using CT scans, attention-enhanced U-Net models achieved a 93.4% Dice Similarity Coefficient (DSC) for liver tissue and 77.8% for tumor segmentation. In dermoscopy, self-supervised transformer-based models like G2LL exceeded 80% accuracy, while U-Net-based models for skin lesion segmentation achieved up to 93.32% accuracy. Histopathology image analysis further demonstrated that models incorporating attention mechanisms, such as the PistoSeg framework, improved segmentation precision by up to 7.15% compared to conventional methods. Across various modalities, Deep Learning models consistently outperform traditional methods, with improvements ranging from 5 to 15% in accuracy and segmentation metrics. Despite challenges such as computational demands and the need for large annotated datasets, Deep Learning continues to revolutionize medical image segmentation, offering higher diagnostic precision and outlining future research directions to bridge existing gaps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».