Phân vùng tổn thương da từ ảnh soi da bằng mô hình SegUnet
Abstract
Phân tích ảnh soi da là một trong các kỹ thuật được quan tâm trong nghiên cứu ung thư da. Trong phân tích ảnh soi da, việc phân vùng chính xác vùng da bị tổn thương đóng một vai trò quan trọng. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình phân vùng tổn thương da từ ảnh soi da bằng mô hình học sâu-SegUnet. Mô hình đề xuất kế thừa những ưu điểm của hai mô hình UNet và SegNet, như khả năng trích chọn các thông tin thô và tinh từ ảnh đầu vào của U-Net; Tính hiệu quả trong tính toán của SegNet. Chúng tôi cũng đề xuất sử dụng phép chuẩn hóa trung bình-phương sai để thay cho phép toán chuẩn hóa theo mẻ như trong các mô hình gốc để giảm số tham số của mô hình. Mô hình được áp dụng trên bộ dữ liệu ISIC 2017 gồm 2000 ảnh huấn luyện và được đánh giá trên một bộ dữ liệu thử nghiệm gồm 600 ảnh. Kết quả cho thấy, mô hình SegUNet cho độ chính xác cao nhất 93,1%, hệ số Dice 0,851, đã chứng minh tính hiệu quả của phương pháp đề xuất.
Moraref