要約
ニキビの重症度評価は、正確な診断および個別化された治療計画の立案において極めて重要な手順である。しかし、医療現場におけるニキビの重症度評価基準は統一されていない。本研究では、異なる評価基準に普遍的に適用可能なニキビ診断システムの開発を目的としている。方法：異なる評価基準に適応可能な統一されたニキビ重症度評価フレームワークを構築した。このフレームワークは、皮膚科医の診断における全体的評価プロセスを二段階で模倣する。まず、適応型画像前処理手法を用いて無関係な情報を効果的に除去し、重要な情報を強調する。次に、グローバルな深層特徴とローカル特徴を融合する独自のネットワーク構造を採用し、皮膚科医が局所的な皮膚状態と全体像を比較する診断行動を模倣する。さらに、ある評価基準における事前知識を別の基準に転移するための転移微調整戦略を提案した。この戦略により、データ量が限られる状況下でもフレームワークの性能が顕著に向上する。結果：前処理手法は無関係領域を効果的にフィルタリングし、下流モデルの性能を向上させた。フレームワークは2つのデータセットにおいて、それぞれ84.52%および59.35%の精度を達成した。結論：本フレームワークをニキビ重症度評価に適用した結果、最先端手法を1.71%上回り、専門皮膚科医の診断水準に達した。また、転移微調整戦略により、小規模データセットにおいて6.5%の精度向上が確認された。