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저자정보
임상헌 (계명대학교 의용공학과) 이명숙 (계명대학교 타불라라사칼리지)
저널정보
디지털산업정보학회 디지털산업정보학회논문지 디지털산업정보학회논문지 제14권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
69 - 77 (9page)

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The malignant melanoma accounts for about 1 to 3% of the total malignant tumor in the West, especially in the US, it is a disease that causes more than 9,000 deaths each year. Generally, skin lesions are difficult to detect the features through photography. In this paper, we propose a computer-aided diagnosis algorithm based on deep learning for classification of malignant melanoma and benign skin tumor in RGB channel skin images. The proposed deep learning model configures the tumor lesion segmentation model and a classification model of malignant melanoma. First, U-Net was used to segment a skin lesion area in the dermoscopic image. We could implement algorithms to classify malignant melanoma and benign tumor using skin lesion image and results of expert's labeling in ResNet. The U-Net model obtained a dice similarity coefficient of 83.45% compared with results of expert's labeling. The classification accuracy of malignant melanoma obtained the 83.06%. As the result, it is expected that the proposed artificial intelligence algorithm will utilize as a computer-aided diagnosis algorithm and help to detect malignant melanoma at an early stage.

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