Сегментація уражень шкіри за допомогою Double U-Net Framework для покращеного вилучення ознак
| Автори | Pujari Madhuri, Kunchala Supriya, Kodipyaka Sai Ganesh, B. Lakshmi Prasanna |
| Афіліація |
Department of Computer Science and Information Technology, Institute of Aeronautical Engineering, Hyderabad, India |
| Е-mail | madhuripujari12@gmail.com |
| Випуск | Том 17, Рік 2025, Номер 5 |
| Дати | Одержано 18 серпня 2025; у відредагованій формі 25 жовтня 2025; опубліковано online 30 жовтня 2025 |
| Цитування | Pujari Madhuri, Kunchala Supriya, Kodipyaka Sai Ganesh, B. Lakshmi Prasanna, Ж. нано- електрон. фіз. 17 № 5, 05034 (2025) |
| DOI | https://doi.org/10.21272/jnep.17(5).05034 |
| PACS Number(s) | 07.05.Tp, 87.19.xj |
| Ключові слова | Сегментація уражень шкіри, Архітектура Double U-Net, Семантична сегментація, Дермоскопічні зображення. |
| Анотація |
Рак шкіри є поширеним видом раку в усьому світі, і прогноз для пацієнта та ефективність лікування залежать від його швидкої ідентифікації. Дерматоскопічні зображення дуже важливі для точної та автоматичної сегментації уражень шкіри, що допомагає клініцистам діагностувати рак шкіри. У цьому дослідженні ми пропонуємо нову модель семантичної сегментації, засновану на архітектурі DoubleU-Net, для покращення деталізації та точності виявлення уражень шкіри. Запропонована модель DoubleU-Net працює шляхом послідовної інтеграції двох мереж U-Net, де перша U-Net витягує високорівневі ознаки та надає початкову карту сегментації. Друга U-Net уточнює цей результат, навчаючись на залишкових помилках першої мережі, та створює більш детальну та точну сегментацію. Така конструкція подвійної мережі допомагає подолати проблеми розмитих меж уражень та різних розмірів уражень, що є поширеними проблемами при сегментації уражень шкіри. Ми оцінили продуктивність нашої моделі, використовуючи загальнодоступний набір даних ISIC(2018), який містить тисячі анотованих дерматоскопічних зображень. Наша модель розвивалася з урахуванням коефіцієнта Dice та втрати перехресної ентропії, щоб впоратися з дисбалансом класів, який часто спостерігається в медичних наборах даних. Експериментальні результати показують, що запропонована нами архітектура DoubleU-Net працює ефективніше, ніж базова модель U-Net, при використанні метрик Intersection over Union (0,81589), коефіцієнта Dice (0,88628) та загальної точності сегментації (0,94437). |
|
Перелік посилань |
Інші статті цього номера
1) Вплив концентрації NaCl на розмір наночастинок CdS в присутності ПВС [05001-1-05001-6]2) Аналіз вільної вібрації функціонально градуйованої нанопластини (Al2O3/Al): параметричний аналіз [05002-1-05002-5]
3) Електронна структура кристала Cr:ZnS, модифікована моно- та бівакансіями [05003-1-05003-6]
4) Електрофізичні властивості шаруватих структур [Ni80Fe20/SiOx)]n [05004-1-05004-5]
5) Дослідження антифрикційних електроіскрових покриттів на основі MoS2 для елементів торцевих ущільнень АЕС [05005-1-05005-7]
6) Вплив нелокальності та пористості на характеристики частотної вібрації SUS304/Si3N4 функціонально градуйованих нанопластин [05006-1-05006-5]
7) Багатодіапазонна мікросмужкова патч-антена з використанням штучного магнітного провідника зі збільшеною пропускною здатністю та коефіцієнтом підсилення для бездротових застосувань [05007-1-05007-5]
8) Аналітичний метод визначення порогової напруги на безперехідному польовому транзисторі із закритим каналом [05008-1-05008-4]
9) Рентгенівська та раманівська спектроскопія бінарних сполук кремнія (Si2)1 – x(BP)x [05009-1-05009-5]
10) Вплив концентрації нанорідин та профілю потоку на теплопередачу [05010-1-05010-6]
11) Порівняльний аналіз властивостей силіцидів марганцю [05011-1-05011-4]
12) Оптичні та структурні властивості наночастинок ZnSe [05012-1-05012-4]
13) Оптичні та магнітні властивості кремнію з бінарними наносполуками GexSi1 – x [05013-1-05013-5]
14) Дослідження працездатності резонансного перетворювача LLC для застосування в електромобілях [05014-1-05014-6]
15) Покращене виробництво термохромних плівок діоксиду ванадію на основі штучного інтелекту [05015-1-05015-6]
16) Контрольоване осадження тонких плівок ZnO методом спінінгового покриття: вплив швидкості спінінгу на мікроструктуру та прозорість плівки [05016-1-05016-8]
17) Визначення параметрів контактного поля сонячного елемента з кількома наногетеропереходами
18) p-i-n фотодіод із захисним кільцем p+ [05018-1-05018-6]
19) Вплив ультразвукової нанокристалічної модифікації поверхні на мікротвердість та механічні властивості на розтяг сталі 316L, отриманої методом Laser Powder Bed Fusion [05019-1-05019-10]
20) Мікроелектронний стимулятор зорових нервів [05020-1-05020-5]
21) Спіновий обмін d-f взаємодії в імпедансному спектрі [05021-1-05021-7]
22) Плазмонні явища у металевій нанокришці [05022-1-05022-10]
23) Вплив електромагнітного та оптичного випромінювання на фізичні та біологічні системи [05023-1-05023-4]
24) Реалізація трифазного Віденського випрямляча для застосувань постійного навантаження з використанням багатоканальної широтно-імпульсної модуляції [05024-1-05024-5]
25) Фізичні та прикладні аспекти наноматеріалів і тонких плівок у нових комунікаційних технологіях [05025-1-05025-5]
26) Аналіз продуктивності підвищувального перетворювача з використанням модельного прогнозуючого контролера [05026-1-05026-5]
27) Охолоджувальна здатність потрійних нанорідин під впливом магнітного поля [05027-1-05027-5]
28) Стабілізація дискретних лінійних систем у скінченному часі з урахуванням змінної затримки з використанням нової нерівності підсумовування [05028-1-05028-6]
29) Космологічна модель хмарних струн Біанкі III типу з об'ємною в'язкістю у загальній теорії відносності [05029-1-05029-3]
30) Ефективне видалення важких металів та органічних барвників з водних розчинів за допомогою оксиду графену, пов'язаного з марганцем: дослідження адсорбції в пакетному режимі [05030-1-05030-5]
31) Самоізольована дводіапазонна MIMO-антена для покращеного рознесення у ISM-діапазоні та для бездротового застосування [05031-1-05031-5]
32) Оптимізація планування поточного цеху для енергоефективності та сталого розвитку у виробництві напівпровідників: порівняльне дослідження алгоритмів NEH та PIG_NEH [05032-1-05032-5]
33) Багаторезонансна штучна магнітна провідна ударна монопольна антена для WBAN застосувань [05033-1-05033-5]
34) Мікросмужкова патч-антена з виїмчастими кутами для покращеної багатодіапазонної продуктивності [05035-1-05035-5]
35) Модель машинного навчання на основі штучного інтелекту для класифікації напружень у тонкоплівкових матеріалах [05036-1-05036-6]
36) Використання штучного інтелекту для прогнозування електронних структур у наночастинках [05037-1-05037-6]
37) Розробка нового методу оптимізації для оцінки поверхневих каналів на основі тонкоплівкової технології [05038-1-05038-5]
38) Експериментальні дослідження для вивчення впливу легування Ca2+, Dy3+ на структурні та оптичні властивості НЧ ZnO [05039-1-05039-6]
