دوره 78، شماره 4 - ( تیر 1399 )                   جلد 78 شماره 4 صفحات 211-207 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
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
عامری علی. تشخیص سرطان پوست غیرملانومی با شبکه عصبی Convolutional. مجله دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران. 1399; 78 (4) :207-211

URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-10534-fa.html


گروه مهندسی پزشکی، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی، تهران، ایران. ، aliameri86@gmail.com
چکیده:   (2165 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.
متن کامل [PDF 304 kb]   (915 دریافت)    
نوع مطالعه: مقاله اصیل |

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله دانشکده پزشکی دانشگاه علوم پزشکی تهران می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 , Tehran University of Medical Sciences, CC BY-NC 4.0

Designed & Developed by : Yektaweb