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Domain Shifts in Dermoscopic Datasets

Chamarthi, Sireesha und Fogelberg, Katharina und Niebling, Julia (2022) Domain Shifts in Dermoscopic Datasets. Wissensaustausch- Workshop Machine Learning 8, 2022-11-07 - 2022-11-09, Jena, Germany.

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Kurzfassung

The objective of this work is to estimate domain shifts in dermoscopic datasets from International Skin Imaging Collaboration (ISIC) archive. We analyzed the datasets from different clinics that comprise of various image acquisition systems and lighting conditions. Also, these images are obtained from a wide range of patients with various biological factors like skin color, age and gender. Based on the domain shifts calculated, datasets are split into in and out of domain regimes. Our focus is to quantify domain shifts in dermoscopic datasets and in-turn evaluate their influence on the performance of unsupervised domain adaptation methods. I will present the comparative analysis on how the domain adaptation methods are performing on the domain shifted datasets.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190192/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Domain Shifts in Dermoscopic Datasets
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Chamarthi, SireeshaSireesha.Chamarthi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fogelberg, Katharinakatharina.fogelberg (at) dkfz-heidelberg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Niebling, JuliaJulia.Niebling (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5413-2234NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:8 November 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:domain shift, skin lesion classification, dermoscopic images, unsupervised domain adaptation
Veranstaltungstitel:Wissensaustausch- Workshop Machine Learning 8
Veranstaltungsort:Jena, Germany
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:7 November 2022
Veranstaltungsende:9 November 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Grundlagenforschung im Bereich Maschinelles Lernen
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften
Hinterlegt von: Chamarthi, Sireesha
Hinterlegt am:17 Nov 2022 15:27
Letzte Änderung:31 Mai 2024 09:28

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