Robust Melanoma Thickness Prediction via Deep Transfer Learning enhanced by XAI Techniques

这项研究的重点是通过分析皮肤镜图像来确定黑色素瘤的深度，这是诊断和治疗皮肤癌的关键因素。布雷斯洛深度是从颗粒层顶部到肿瘤侵入最深点的测量值，是分期黑色素瘤和指导治疗决策的关键参数。本研究旨在通过使用机器学习模型，特别是深度学习，提高黑色素瘤深度的预测能力，同时提供可能存在于图像特征中与黑色素瘤深度相关的渐进性分析。使用了包括ISIC和私人收藏在内的各种数据集，共计1162张图像。这些数据集被合并和平衡以确保模型训练的稳健性。研究利用预训练的卷积神经网络（CNN）。结果表明，模型在之前的方法上取得了显著的改进。此外，该研究进行了模型预测和实际黑色素瘤厚度之间的相关性分析，发现有中等程度的相关性，随着厚度值的增加而改善。通过主成分分析（PCA）等可解释性方法进行特征可视化，展示了深度特征区分不同黑色素瘤深度的能力，为了解数据分布和模型行为提供了洞察。总之，本研究提出了双重贡献：通过先进的训练技术增强了最先进的分类结果，并提供了数据和模型行为的详细分析，以更好地理解皮肤镜图像和黑色素瘤厚度之间的关系。

本文旨在通过使用深度学习模型，特别是卷积神经网络，改进预测黑色素瘤深度的能力，并提供可能存在的图像特征与黑色素瘤深度的相关性分析。

本文使用预训练的卷积神经网络对多个数据集进行训练，通过PCA等可解释性方法分析模型行为，提高了黑色素瘤深度预测的准确性，同时对数据分布和模型行为进行了详细的分析。

本文使用了多个数据集进行训练，通过预训练的卷积神经网络提高了黑色素瘤深度预测的准确性，使用PCA等可解释性方法分析了模型行为，提供了更深入的数据分析。本文的方法可以应用于肿瘤深度预测等其他医学图像分析领域。

最近的相关研究包括使用深度学习模型进行皮肤病诊断和黑色素瘤分类的研究，如“Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection: A Challenge at the 2017 International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI2017)”和“Deep Learning for Melanoma Detection Using Convolutional Neural Network (Inception-v3)”。