تشخیص ملانوما با یک مدل یادگیری عمیق

Abstract

زمینه و هدف: سرطان پوست یکی از شایعترین سرطان‌ها و ملانوما (Melanoma) کشنده‌ترین نوع سرطان پوست می‌باشد. خال ملانوسیتیک (Melanocytic nevi) و ملانوما هر دو از ملانوسایت‌ها (سلول‌های تولیدکننده رنگدانه) به‌وجود می‌آیند، اما خال ملانوسیتیک خوش‌خیم و ملانوما بدخیم هستند. این مقاله یک مدل یادگیری عمیق (Deep learning) برای طبقه‌بندی (Classification) این دو ضایعه پوستی ارایه می‌کند. روش بررسی: در این مطالعه تحلیلی که در بهمن ۱۳۹۸ در دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی انجام شد، از مجموعه داده عکس‌های درماسکوپی Human against machine with 10000 training images, (HAM10000)، هزار تصویر خال ملانوسیتیک و هزار تصویر ملانوما استخراج گردید. از هر مورد، ۹۰۰ تصویر به شکل تصادفی برای آموزش سیستم انتخاب شدند و ۱۰۰ تصویر باقیمانده برای تست اختصاص داده شد. یک مدل یادگیری عمیق شبکه عصبی کانولوشنال (Convolutional neural network)، با استفاده از AlexNet (Krizhevsky et al., 2012) به‌عنوان مدل از پیش ‌آموزش دیده شده (Pretrained)، به‌کارگرفته شد. در ابتدا این شبکه با ۱۸۰۰ تصویر آموزش داده شد و سپس عملکرد آن بر روی ۲۰۰ تصویر ارزیابی گردید. یافته‌ها: مدل پیشنهادی به دقت ۹۳% (Accuracy) در طبقه‌بندی تصاویر به دو کلاس خوش‌خیم و بدخیم دست یافت. همچنین مساحت زیر منحنی Receiver operating characteristic (ROC)، ۹۸/۰، حساسیت ۹۴% (Sensitivity) و اختصاصیت ۹۲% (Specificity) به‌دست آمد. همچنین با تنظیم پارامتر آستانه طبقه‌بندی مدل، امکان افزایش حساسیت، به قیمت کاهش اختصاصیت وجود دارد و بالعکس. نتیجه‌گیری: با توجه به دشواری تشخیص ملانوما حتی برای متخصصین با تجربه، یافته‌های این مطالعه، توانایی بالای یادگیری عمیق را در تشخیص سرطان پوست نشان می‌دهد.