تشخیص سرطان پوست غیرملانومی با شبکه عصبی Convolutional

Abstract

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.