要約
尋常性痤瘡は人々の日常生活に深刻な影響を及ぼす。本論文では、小型物体の数および種類が分類の根拠となる画像分類問題に対して、新たなアプローチとして顔面の痤瘡重症度評価フレームワークを提案する。このフレームワークは、事前知識抽出と事前知識誘導型ネットワークの2つの構成要素からなる。事前知識抽出では、優れたセグメンテーション手法を用いて病変領域を予測し、それを事前知識として利用する。一方、事前知識誘導型ネットワークは、この事前知識と対応する画像を統合することで、痤瘡の重症度を評価する。実験結果から、本フレームワークが現在の最先端技術に匹敵し、皮膚科医の診断水準に達していることが示された。