皮膚癌診断の類似画像検索、ソフトマックス関数と精度同等

後ろ向きに収集した皮膚鏡検査画像データ3セット（画像計2万320件）を用いてニューラルネットワークに学習させ、画像内容に基づく類似画像検索（CBIR）での診断正解率とニューラルネットワークのソフトマックス関数に基づく診断予測を比較。各データセットから類似性が極めて高い画像16枚を検証した。 その結果、全データセットで、CBIRに基づく皮膚癌予測のAUC値はソフトマックス関数での予測と同等だった（いずれもP＞0.99）。CBIRの多クラス分類での正答率もソフトマックス予測結果と同等だった。ニューラルネットワークからの、特性に基づく視覚的に類似した画像検索による診断は、畳み込みニューラルネットワークのソフトマックス関数での確率に基づく診断と同等の精度を示した。...