Skin-Cancer-Detection: 深層学習による皮膚がん検出システム
概要
Skin-Cancer-Detectionは、皮膚の病変画像からメラノーマ（悪性黒色腫）を検出することを目的とした深層学習プロジェクトです。初期段階では、自作の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて良性と悪性の二値分類を行い、基礎的な画像分類の性能を検証しました。しかし、医療診断用途に求められる汎化性能の不足を踏まえ、より高度なEfficientNetV2-Lモデルを導入。これにより、画像特徴の抽出能力と識別精度の大幅な向上を実現し、より信頼性の高いメラノーマ検出を目指しています。プロジェクトはJupyter Notebook形式で実装されており、モデル構築・評価の工程が明確に示されています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 15
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 15
- コミット数: 4
- ファイル数: 3
- メインの言語: Jupyter Notebook
主な特徴
- 皮膚病変画像を用いたメラノーマの二値分類に特化した深層学習モデルを実装
- カスタムCNNとEfficientNetV2-Lの2種類のモデルを比較検証
- 医療画像解析に適した高精度モデルの構築と評価をJupyter Notebookで体系的に実施
- 学習データの前処理やモデル評価指標も含めた一連のワークフローを提供
技術的なポイント
本プロジェクトは、皮膚がんの一種であるメラノーマを早期かつ高精度に検出するため、ディープラーニング技術を活用しています。まずは自作のシンプルなCNNアーキテクチャを構築し、皮膚病変画像の良性・悪性を区別する二値分類タスクに取り組みました。CNNは畳み込み層を中心に構成され、特徴抽出から分類までを一貫して行いますが、医療データ特有の多様性や複雑なパターンに対しては汎化性能が不足することが判明しました。
そこで、より高性能なEfficientNetV2-Lモデルを導入。EfficientNetシリーズは、ネットワークの幅・深さ・解像度をバランス良くスケールアップする設計思想に基づき、軽量かつ高精度な画像認識を実現することが知られています。EfficientNetV2-Lは最新世代のモデルであり、転移学習を活用して医療画像の特徴を効率的に学習しました。これにより、従来のCNNよりも優れた識別能力を獲得し、メラノーマ検出における誤診リスクを低減しています。
また、Jupyter Notebook形式での実装により、データの前処理（標準化やデータ拡張）、モデルのトレーニング過程、評価指標（精度・再現率・F1スコアなど）の算出までがわかりやすく整理されています。これにより、医療系の研究者や機械学習初心者でも実験内容を追いやすく、モデルの改良や応用がしやすい構成です。さらに、メラノーマ検出という医療応用においてはデータの偏りやクラス不均衡の問題も重要であり、これらへの対策も検討されている点が特徴です。
総じて、本プロジェクトは医療画像解析分野における深層学習の実践的応用例として、基礎モデルから最新のEfficientNetV2-Lへの移行を通じて精度向上を目指す過程が体系的に示されていることが技術的な魅力です。今後の発展としては、さらなるデータ拡充や多クラス分類、実際の医療現場での検証などが期待されます。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- Custom CNN.ipynb: 自作CNNモデルによるメラノーマ検出の実装と評価
- EfficientNetV2L.ipynb: EfficientNetV2-Lモデルを用いた改良版の実装および性能検証
- README.md: プロジェクトの概要説明と使用方法の記載
まとめ
深層学習を用いた皮膚がん検出技術の研究開発に有益なリポジトリ。
リポジトリ情報：
- 名前: Skin-Cancer-Detection
- 説明: 説明なし
- スター数: 15
- 言語: Jupyter Notebook
- URL: https://github.com/aishwaryashinde26/Skin-Cancer-Detection
- オーナー: aishwaryashinde26
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/190160594?v=4