DermaDetect-AI：説明可能な皮膚病変検出のための深層学習パイプライン

AI/ML
DermaDetect-AI：説明可能な皮膚病変検出のための深層学習パイプライン

DermaDetect-AI：説明可能な皮膚病変検出のための深層学習パイプライン

Dermoscopic画像を用いた多クラス皮膚病変分類のエンドツーエンド実装です。ConvNeXtV2やEfficientNetなど複数の最新CNNアーキテクチャをベンチマークし、Grad‑CAMによる説明可能性（Explainable AI）を統合してモデルの透明性を高めています。医療現場で求められる可視化と検証性に配慮したノートブック中心の実装で、学習・評価・可視化を一貫して再現可能にします。

https://github.com/jazila-begum/DermaDetect-AI

概要

本プロジェクト「DermaDetect AI」は、皮膚科領域の早期診断支援を目指した多クラス皮膚病変分類のデモ実装です。皮膚のダーモスコピー画像を入力として、複数のCNNアーキテクチャ（ConvNeXtV2、EfficientNet等）を比較・評価し、結果の可視化や解釈性を高めるためにGrad‑CAMを用いたヒートマップ出力を実装しています。研究・教育目的で扱いやすいJupyter Notebook主体の構成で、モデル学習から推論、可視化までのワークフローを示します。医療AIに必要な「説明性（explainability）」に配慮している点が特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 24
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 24
  • コミット数: 7
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 多クラス皮膚病変分類: ダーモスコピー画像を対象に複数クラスを判別するタスクを実装。
  • モデルベンチマーク: ConvNeXtV2、EfficientNetなどのモダンなCNNアーキテクチャを比較。
  • 説明可能AIの統合: Grad‑CAMを用いて予測根拠を可視化し、モデルの透明性を向上。
  • ノートブック中心の再現可能性: 学習・評価・可視化の各ステップがJupyter Notebookで示され、実験再現が容易。

技術的なポイント

DermaDetect-AIは、医用画像分類に特有の要求（高い説明性、少数データへの適用、臨床的妥当性の検討）を踏まえた実装が見られます。まず、事前学習済みバックボーン（EfficientNetやConvNeXt系）を用いた転移学習で特徴抽出力を最大化し、ファインチューニングによってドメイン適応を行う設計が想定されます。データ前処理としては、解像度調整・正規化・データ拡張（回転・反転・カラージッタ等）を行うことで過学習を抑制します。学習時の工夫としては、クラス不均衡対策（重み付き損失やサンプリング）、適切な最適化手法（Adam系やスケジューラ）の組合せが重要です。評価面では、多クラス分類に対応した混同行列、クラス別の精度／再現率／F1スコアやROC/AUCの可視化が想定され、これらをNotebookで体系的に示すことで解析の追跡性を保っています。説明可能性ではGrad‑CAMを用い、モデルの注目領域をオーバーレイ表示して臨床的に妥当な根拠が得られているかを確認できます。さらに、app.pyを通じて推論・デモを行うエントリポイントが含まれており、研究結果をプロトタイプの形で共有・検証するための実用性も持たせています。全体として、学術的な実験ノートと簡易デプロイの間をつなぐ構成で、医療応用を視野に入れた透明性の高いワークフローが実装されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: file（ライセンス情報）
  • README.md: file（プロジェクトの概要と使い方）
  • app.py: file（推論またはデモ用のアプリケーションエントリポイント）
  • convnextv2.ipynb: file（ConvNeXtV2を用いた学習／評価／可視化ノートブック）
  • efficientnet.ipynb: file（EfficientNetを用いた学習／評価／可視化ノートブック）

補足（内容想定）：

  • ノートブックはデータ読み込み、前処理、モデル定義、学習ループ、評価、Grad‑CAM可視化の各セルで構成されており、実験を追試しやすい形になっています。
  • app.pyはNotebookの成果を簡易に実行・デモするためのスクリプトで、入力画像に対して推論とヒートマップ生成を行うエンドポイントを提供する想定です。

…他 3 ファイル

まとめ

モデル比較とGrad‑CAMによる説明性を合わせ、研究→プロトタイプへ橋渡しする実用的な教材リポジトリです。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

DermaDetect AI

“Your skin’s safety, Our prority”

Explainable Skin Lesion Classification using Deep Learning

An end-to-end deep learning project for multiclass skin lesion classification using dermoscopic images. The project benchmarks multiple modern CNN architectures and integrates explainable AI (Grad-CAM) to improve model transparency—an important requirement for real-world medical AI systems.

Problem Statement

Early and accurate detection of skin cancer, especially me…