دوره 78، شماره 4 - ( تیر 1399 )
جلد 78 شماره 4 صفحات 211-207 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Ameri A. Non-melanoma skin cancer diagnosis with a
convolutional neural network. Tehran Univ Med J 2020; 78 (4) :207-211
URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-10534-fa.html
URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-10534-fa.html
عامری علی. تشخیص سرطان پوست غیرملانومی با شبکه عصبی Convolutional. مجله دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران. 1399; 78 (4) :207-211
گروه مهندسی پزشکی، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی، تهران، ایران. ، aliameri86@gmail.com
چکیده: (1972 مشاهده)
زمینه و هدف: شایعترین انواع سرطان پوست غیرملانومی، سرطان‌های سلول پایه‌ای (Basal cell carcinoma, BCC) و سلول اسکواموس (Squamous cell carcinoma, SCC) می‌باشند. Actinic keratoses (Solar keratoses) و Intraepithelial carcinoma (Bowen’s disease) که به‌طور مخفف از آن‌ها با نام AKIEC یاد می‌کنیم، پیش‌زمینه‌های SCC هستند. از آن‌جا که تشخیص زودهنگام، تاثیر بسزایی در درمان سرطان دارد، این مطالعه یک مدل مبتنی بر کامپیوتر برای تشخیص این سرطان معرفی می‌کند.
روش بررسی: در این مطالعه تحلیلی که در بهمن 1398 در دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی انجام شد، از مجموعه تصاویر درماسکوپی Human against machine with 10000 training images (HAM10000)، تعداد 327 تصویر AKIEC، 513 تصویر BCC و 840 تصویر کراتوسیس خوش‌خیم (Benign keratosis, BK) استخراج گردید. از هر کدام از این سه نوع داده، 90% تصاویر بطور تصادفی به‌عنوان داده آموزشی انتخاب و مابقی به‌عنوان داده تست لحاظ شدند. از یک مدل یادگیری عمیق شبکه عصبی کانولوشنال (Deep learning convolutional neural network)، با استفاده از شبکه AlexNet (Krizhevsky, et al., 2012) به‌عنوان شبکه از پیش‌آموزش (Pretrained) داده شده برای تشخیص سرطان استفاده شد. پس از آموزش شبکه بر روی داده آموزشی، عملکرد آن بر روی داده تست، ارزیابی گردید.
یافته‌ها: مدل یادگیری عمیق پیشنهادی به دقت 90%(Accuracy) در طبقه‌بندی (Classification) تصاویر به دو کلاس خوش‌خیم و بدخیم دست یافت. همچنین مساحت زیر منحنی Receiver operating characteristic (ROC) 0.97، حساسیت 94% (Sensitivity) و اختصاصیت 86% (specificity) به‌دست آمد.
نتیجه‌گیری: این یافته‌ها نشان می‌دهد که مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به دقت بالایی در تشخیص سرطان غیرملانومی پوست دست یابند.
روش بررسی: در این مطالعه تحلیلی که در بهمن 1398 در دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی انجام شد، از مجموعه تصاویر درماسکوپی Human against machine with 10000 training images (HAM10000)، تعداد 327 تصویر AKIEC، 513 تصویر BCC و 840 تصویر کراتوسیس خوش‌خیم (Benign keratosis, BK) استخراج گردید. از هر کدام از این سه نوع داده، 90% تصاویر بطور تصادفی به‌عنوان داده آموزشی انتخاب و مابقی به‌عنوان داده تست لحاظ شدند. از یک مدل یادگیری عمیق شبکه عصبی کانولوشنال (Deep learning convolutional neural network)، با استفاده از شبکه AlexNet (Krizhevsky, et al., 2012) به‌عنوان شبکه از پیش‌آموزش (Pretrained) داده شده برای تشخیص سرطان استفاده شد. پس از آموزش شبکه بر روی داده آموزشی، عملکرد آن بر روی داده تست، ارزیابی گردید.
یافته‌ها: مدل یادگیری عمیق پیشنهادی به دقت 90%(Accuracy) در طبقه‌بندی (Classification) تصاویر به دو کلاس خوش‌خیم و بدخیم دست یافت. همچنین مساحت زیر منحنی Receiver operating characteristic (ROC) 0.97، حساسیت 94% (Sensitivity) و اختصاصیت 86% (specificity) به‌دست آمد.
نتیجه‌گیری: این یافته‌ها نشان می‌دهد که مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به دقت بالایی در تشخیص سرطان غیرملانومی پوست دست یابند.
نوع مطالعه: مقاله اصیل |
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
