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Domain shifts in dermoscopic skin cancer datasets: Evaluation of essential limitations for clinical translation

Fogelberg, Katharina und Chamarthi, Sireesha und Maron, Roman C. und Niebling, Julia und Brinker, Titus J. (2023) Domain shifts in dermoscopic skin cancer datasets: Evaluation of essential limitations for clinical translation. New Biotechnology, 76, Seiten 106-117. Elsevier. doi: 10.1016/j.nbt.2023.04.006. ISSN 1871-6784.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
8MB

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1871678423000213

Kurzfassung

he limited ability of Convolutional Neural Networks to generalize to images from previously unseen domains is a major limitation, in particular, for safety-critical clinical tasks such as dermoscopic skin cancer classification. In order to translate CNN-based applications into the clinic, it is essential that they are able to adapt to domain shifts. Such new conditions can arise through the use of different image acquisition systems or varying lighting conditions. In dermoscopy, shifts can also occur as a change in patient age or occurrence of rare lesion localizations (e.g. palms). These are not prominently represented in most training datasets and can therefore lead to a decrease in performance. In order to verify the generalizability of classification models in real world clinical settings it is crucial to have access to data which mimics such domain shifts. To our knowledge no dermoscopic image dataset exists where such domain shifts are properly described and quantified. We therefore grouped publicly available images from ISIC archive based on their metadata (e.g. acquisition location, lesion localization, patient age) to generate meaningful domains. To verify that these domains are in fact distinct, we used multiple quantification measures to estimate the presence and intensity of domain shifts. Additionally, we analyzed the performance on these domains with and without an unsupervised domain adaptation technique. We observed that in most of our grouped domains, domain shifts in fact exist. Based on our results, we believe these datasets to be helpful for testing the generalization capabilities of dermoscopic skin cancer classifiers.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/201124/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Domain shifts in dermoscopic skin cancer datasets: Evaluation of essential limitations for clinical translation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fogelberg, Katharinakatharina.fogelberg (at) dkfz-heidelberg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chamarthi, SireeshaSireesha.Chamarthi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Maron, Roman C.DKFZ HeidelbergNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Niebling, JuliaJulia.Niebling (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5413-2234NICHT SPEZIFIZIERT
Brinker, Titus J.DKFZ HeidelbergNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:23 September 2023
Erschienen in:New Biotechnology
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:76
DOI:10.1016/j.nbt.2023.04.006
Seitenbereich:Seiten 106-117
Verlag:Elsevier
ISSN:1871-6784
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Domain shift; Skin lesion classification; Dermoscopic image; Unsupervised domain adaptation; Generalization; Clinical translation
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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 > Datenanalyse und -intelligenz
Hinterlegt von: Niebling, Julia
Hinterlegt am:22 Dez 2023 09:07
Letzte Änderung:03 Jun 2024 15:26

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