A Hybrid Deep Learning Pipeline for Melanoma Detection Using Modified U-Net and VGG-19 Features
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma, the deadliest form of skin cancer, remains challenging to detect early due to lesion variability and diagnostic subjectivity. Artificial Intelligence (AI), particularly deep learning, offers promising avenues to enhance diagnostic accuracy and automation. In this study, we propose a robust hybrid AI framework for automated melanoma detection, integrating deep segmentation and supervised classification techniques. A custom U-Net architecture is employed for precise lesion segmentation, supported by preprocessing operations including data augmentation, class balancing, contrast enhancement, normalization, and resizing. High-level discriminative features are extracted using transfer learning from pre-trained Convolutional Neural Networks (CNNs), and dimensionality reduction is applied via Principal Component Analysis (PCA) to improve classifier efficiency. We evaluate multiple supervised classifiers, with Nu-Support Vector Machine (NuSVM) achieving the best performance. Experimental results on the PH2 and HAM10000 datasets demonstrate the effectiveness of the proposed framework, with Dice segmentation scores of 96.6% and 95.3%, and classification accuracies of 90.44% and 96.87%, respectively. These results highlight the potential of combining deep segmentation models with optimized feature-based classifiers to enhance the reliability and scalability of melanoma diagnosis systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».