Vision Transformer und auf Aufmerksamkeit basierende Klassifikation von Melanomkrankheiten

Diese Studie beschäftigt sich mit dem kritischen Bereich der Melanomerkennung, einem lebenserhaltenden Unterfangen, das auf einer frühen Diagnose basiert. Melanom, eine tödliche Form von Hautkrebs, stellt eine erhebliche Herausforderung dar, da es dazu neigt, bis zu fortgeschrittenen Stadien inaktiv zu bleiben. Derma-skopische Bilder dienen als wertvolle Werkzeuge, aber das Unterscheiden von Melanomen und Nicht-Melanom-Läsionen ist notorious komplex. Dieses Papier untersucht das Potenzial von Vision Transformers (ViTs), einer neuartigen Architektur des tiefen Lernens mit Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, um die Melanomklassifikation zu verbessern. Wir untersuchen, wie ViTs Aufmerksamkeitsmechanismen komplexe Merkmale in dermatoskopischen Bildern erfassen können. Die Studie geht auch auf spezifische Fine-Tuning-Strategien für die medizinische Bildanalyse ein. Durch rigorose Experimente zeigt unser auf ViT basierendes System vielversprechende Ergebnisse mit einer Trainingsgenauigkeit von 97 % und einer Testgenauigkeit von 91 %, was sein Potenzial zur Revolutionierung der Melanodiagnose unterstreicht.