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Automatic image segmentation using Region-Based convolutional networks for Melanoma skin cancer detection

Segmentación automática de imágenes mediante redes convolucionales basadas en regiones para la detección del cáncer de piel tipo melanoma

dc.creatorTovar-Parra, Karen Dayana
dc.creatorCalvo-Valverde, Luis Alexander
dc.creatorMontero-Zeledón, Ernesto
dc.creatorMurillo-Fernández, Mac Arturo
dc.creatorPerez-Hidalgo, Jose Esteban
dc.creatorGutiérrez-Fallas, Dionisio Alberto
dc.date2022-11-28
dc.date.accessioned2023-02-16T16:05:39Z
dc.date.available2023-02-16T16:05:39Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6479
dc.identifier10.18845/tm.v35i9.6479
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/14161
dc.descriptionMelanoma is one of the most aggressive skin cancers, however, its early detection can significantly increase probabilities to cure it. Unfortunately, it is one of the most difficult skin cancers to detect, its detection relies mainly on the dermatologist’s expertise and experience with Melanoma. This research deals with targeting most of the common Melanoma stains or spots that could potentially evolve to Melanoma skin cancer. Region-based Convolutional Neural Networks were used as the model to detect and segment images of the skin area of interest. The neural network model is focused on providing instance segmentation rather than only a boxbounding object detection. The Mask R-CNN model was implemented to provide a solution for small trained datasets scenarios. Two pipelines were implemented, the first one was with only the Region-Based Convolutional Neural Network and the other one was a combined pipeline with a first stage using Mask R-CNN and then getting the result to use as feedback in a second stage implementing Grabcut, which is another segmentation method based on graphic cuts. Results demonstrated through Dice Similarity Coefficient and Jaccard Index that Mask R-CNN alone performed better in proper segmentation than Mask R-CNN + Grabcut model. In both models’ results, variation was very small when the training dataset size changed between 160, 100, and 50 images. In both of the pipelines, the models were capable of running the segmentation correctly, which illustrates that focalization of the zone is possible with very small datasets and the potential use of automatic segmentation to assist in Melanoma detection.en-US
dc.descriptionEl Melanoma es uno de los cánceres de piel más agresivos, sin embargo, su diagnóstico en una etapa temprana aumenta significativamente las opciones y el éxito en el tratamiento. Desafortunadamente, el Melanoma es uno de los cánceres de piel más difíciles de detectar, pues depende principalmente de la pericia y experiencia del dermatólogo. Esta investigación se enfoca en las manchas comunes que podrían evolucionar potencialmente a Melanoma. Se utilizaron redes neuronales convolucionales basadas en regiones como modelo para detectar y segmentar imágenes del área de la piel de interés. El modelo de red neuronal se centra en proporcionar segmentación de instancias en lugar de solo una detección de objetos delimitados por cajas. Se implementó el modelo Mask R-CNN con el propósito de proporcionar una solución para escenarios de pequeños conjuntos de datos entrenados. Inicialmente, solo se utilizó el modelo Mask R-CNN, luego se implementó Mask R-CNN y Grabcut: otro método de segmentación basado en cortes gráficos. Los resultados demostraron a través del coeficiente DSC y el índice de Jaccard que Mask R-CNN se desempeñó mejor en la segmentación que el modelo Mask R-CNN + Grabcut. En ambos modelos, la variación de los resultados fue muy pequeña cuando el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento cambió entre 160, 100 y 50 imágenes. En ambas canalizaciones, los modelos fueron capaces de ejecutar la segmentación correctamente, lo que ilustra que la focalización de la zona es posible con conjuntos de datos muy pequeños y el uso potencial de la segmentación automática en la detección temprana de Melanoma.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.languageeng
dc.languagespa
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)es-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6479/6293
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6479/6312
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es-ES
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2022: Vol. 35 special issue. IEEE International Conference on Bioinspired Processing; Pág. 14-25en-US
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2022: Vol. 35 especial. IEEE International Conference on Bioinspired Processing; Pág. 14-25es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectMelanomaen-US
dc.subjectsegmentationen-US
dc.subjectmachine learningen-US
dc.subjectneural networksen-US
dc.subjectmedical imageen-US
dc.subjectMelanomaes-ES
dc.subjectsegmentaciónes-ES
dc.subjectaprendizaje automáticoes-ES
dc.subjectredes neuronaleses-ES
dc.subjectimagen médicaes-ES
dc.titleAutomatic image segmentation using Region-Based convolutional networks for Melanoma skin cancer detectionen-US
dc.titleSegmentación automática de imágenes mediante redes convolucionales basadas en regiones para la detección del cáncer de piel tipo melanomaes-ES
dc.typeartículo original


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