メラノーマ皮膚癌検出および分類のための最先端機械学習技術：包括的レビュー

皮膚癌は最も一般的で致命的な癌の一つであり、全世界で症例が劇的に増加しています。初期段階で診断されない場合、転移を引き起こし、高い死亡率につながる可能性があります。皮膚癌は早期に発見されれば治癒可能です。そのため、このような癌の迅速かつ正確な診断は現在の重要な研究目的となっています。皮膚癌の検出および悪性度分類のために、さまざまな機械学習技術がコンピュータ支援診断に用いられています。機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、データから学習し、以前に見たことのないデータに対して予測を生成するモデルやアルゴリズムを含みます。従来の生検法が皮膚癌の診断に適用されますが、これは手間がかかり、高価な手続きです。代わりに、癌診断のための機械学習アルゴリズムは早期検出に役立ち、専門家の負担を軽減すると同時に皮膚病変の診断を向上させることができます。この記事では、皮膚癌を検出するために使用される選択された最先端機械学習技術の批判的レビューを提示しました。いくつかの研究が収集され、ベンチマークデータセットに対するk-最近傍法、サポートベクトルマシン、および畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムの性能分析が行われました。各アルゴリズムの短所と欠点が簡潔に議論されました。皮膚癌検出の課題が強調され、将来の研究の範囲が提案されました。