マルチスケールスーパーピクセルクラスタリングを用いた 2 次元皮膚画像における自動乾癬病変セグメンテー ション

Automatic psoriasis lesion segmentation in two-dimensional skin images using multiscale superpixel clustering
Yasmeen George, Mohammad Aldeen, Rahil Garnavia Journal of Medical Imaging vol.4(4), 044004, 2017

乾癬は皮膚科医によって視覚的に評価される慢性皮膚疾患である.乾癬の面積と重症度指数(PASI)は現在の 主流の指標であり,面積,紅斑,うろこ状,および厚さの 4 つのパラメーターを評価することにより病変の重症 度を測定するために使用される.これに関連し,乾癬皮膚病変セグメンテーションは,PASI スコア決定の基礎と して必要である.マルチスケールスーパーピクセルと K-means クラスタリングを活用した自動病変セグメンテー ション手法の概要を説明する.具体的には異なるスケールを使用して,CIE-L*a*b*色空間にスーパーピクセルセ グメンテーションを適用する.また,皮膚でない領域に属するスーパーピクセルを排除する.異なるスケールで同 様の領域が取得されれば,K-means アルゴリズムを使用し,各スケールにおけるスーパーピクセルを正常皮膚領 域と病変皮膚領域にクラスタリングする.クラスタリングプロセスでは,a*および b*の色帯の両方の特徴が使用 される.さらに多数決により各スケールにおけるセグメンテーション結果が融合され,最終的な出力が得られる. 提案手法は,オーストラリアメルボルンにある Royal Melbourne Hospital から取得した 457 症例の乾癬画像セッ トで広範囲に評価された.実験結果は,毛深い肌やさまざまな病変サイズ,形状,および重症度を含む画像に適用 した場合でも,提案手法が非常に効果的かつ効率的であることの証拠を示している.さらに,CIE-L*a*b*色空間 は,乾癬病変の分析とセグメンテーションで他の色空間よりも優れていることが確認された.検出結果の評価に は,Dice 係数,Jaccard 係数,Pixel Accuracy の 3 つの評価指標が使用された.これらの評価指標では,それぞ れ平均 0.783,0.698,86.99%が達成された.最後に,肌分解とサポートベクターマシンまたは色相-クロム平面の ユークリッド距離のいずれかを使用する既存手法と比較して,マルチスケールスーパーピクセルに基づく我々の 提案手法は,少なくとも 20%の精度向上が確認され,優れた性能を実現していた.

マルチスケールスーパーピクセルクラスタリングを用いた 2 次元皮膚画像における自動乾癬病変セグメンテー ション

Automatic psoriasis lesion segmentation in two-dimensional skin images using multiscale superpixel clustering
Yasmeen George, Mohammad Aldeen, Rahil Garnavia Journal of Medical Imaging vol.4(4), 044004, 2017

乾癬は皮膚科医によって視覚的に評価される慢性皮膚疾患である.乾癬の面積と重症度指数(PASI)は現在の 主流の指標であり,面積,紅斑,うろこ状,および厚さの 4 つのパラメーターを評価することにより病変の重症 度を測定するために使用される.これに関連し,乾癬皮膚病変セグメンテーションは,PASI スコア決定の基礎と して必要である.マルチスケールスーパーピクセルと K-means クラスタリングを活用した自動病変セグメンテー ション手法の概要を説明する.具体的には異なるスケールを使用して,CIE-L*a*b*色空間にスーパーピクセルセ グメンテーションを適用する.また,皮膚でない領域に属するスーパーピクセルを排除する.異なるスケールで同 様の領域が取得されれば,K-means アルゴリズムを使用し,各スケールにおけるスーパーピクセルを正常皮膚領 域と病変皮膚領域にクラスタリングする.クラスタリングプロセスでは,a*および b*の色帯の両方の特徴が使用 される.さらに多数決により各スケールにおけるセグメンテーション結果が融合され,最終的な出力が得られる. 提案手法は,オーストラリアメルボルンにある Royal Melbourne Hospital から取得した 457 症例の乾癬画像セッ トで広範囲に評価された.実験結果は,毛深い肌やさまざまな病変サイズ,形状,および重症度を含む画像に適用 した場合でも,提案手法が非常に効果的かつ効率的であることの証拠を示している.さらに,CIE-L*a*b*色空間 は,乾癬病変の分析とセグメンテーションで他の色空間よりも優れていることが確認された.検出結果の評価に は,Dice 係数,Jaccard 係数,Pixel Accuracy の 3 つの評価指標が使用された.これらの評価指標では,それぞ れ平均 0.783,0.698,86.99%が達成された.最後に,肌分解とサポートベクターマシンまたは色相-クロム平面の ユークリッド距離のいずれかを使用する既存手法と比較して,マルチスケールスーパーピクセルに基づく我々の 提案手法は,少なくとも 20%の精度向上が確認され,優れた性能を実現していた.