Kann Deep Learning Melanome mit begrenzter Rechenleistung genau erkennen? Dieses Papier stellt DTONet (Double-Tailed Octave Network) vor, ein leichtgewichtiges Deep-Learning-Netzwerk, das speziell für die Melanomsegmentierung entwickelt wurde. Es ist in der Lage, mit minimalem Ressourcenverbrauch eine hohe Segmentierungsgenauigkeit zu erzielen. Das Modell adressiert die Herausforderung, effektive Diagnosewerkzeuge in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie Krankenhäusern mit begrenzter Hardware einzusetzen. Mit nur 30.859 Rechenparametern erzielt DTONet eine überlegene Leistung im Vergleich zu anderen Modellen, mit einer signifikanten Verbesserung in IOU, was eine gute Genauigkeit demonstriert. Um die Generalisierungsfähigkeit dieses Modells zu validieren, haben wir Tests auf dem PH2-Datensatz durchgeführt, und die Ergebnisse übertrafen immer noch bestehende Modelle. Die Anzahl der Parameter beträgt nur 1/256 des Mainstream-UNet-Modells. Daher weist das vorgeschlagene DTONet-Netzwerk eine ausgezeichnete Generalisierungsfähigkeit auf und ist ausreichend herausragend. DTONet bietet eine vielversprechende Lösung für die genaue und effiziente Melanomsegmentierung, insbesondere in Umgebungen, in denen die Rechenressourcen begrenzt sind.
Dieses Papier steht im Einklang mit dem Fokus von Bioengineering auf ingenieurwissenschaftliche Prinzipien in biologischen Systemen. Durch die Präsentation eines leichtgewichtigen Deep-Learning-Netzwerks für die Melanomsegmentierung passt die Studie in den Themenspektrum des Journals und adressiert den Bedarf an effizienten Diagnosewerkzeugen im Gesundheitswesen mithilfe von bioingenieurwissenschaftlichen Ansätzen. Die Studie ist relevant für biomedizinische Ingenieure, die praktische Lösungen für die medizinische Bildgebung entwickeln wollen.