通过端到端深度学习卷积神经网络分析皮肤病变进行黑素瘤检测

Jul, 2018

通过端到端深度学习卷积神经网络分析皮肤病变进行黑素瘤检测

Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection via End-to-end Deep Learning of Convolutional Neural Networks

Katherine M. Li, Evelyn C. Li

TL;DR本文提出了一种使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 模型解决皮肤病变分割和病变诊断问题的方案，并在 2018 年 ISIC 挑战赛中获得了良好的实验结果。

Abstract

This article presents the design, experiments and results of our solution submitted to the 2018 ISIC challenge: skin lesion Analysis Towards Melanoma Detection. We design a pipeline using state-of-the-art Convolutional Neural Network (CNN) models for a →

skin lesion melanoma detection convolutional neural network lesion boundary segmentation lesion diagnosis

发现论文，激发创造

利用皮肤科医生的知识将卷积神经网络应用于皮肤病诊断

本文介绍了我们参加 ISIC 2017 挑战赛中皮肤病变分析与黑色素瘤检测的提交成果，我们的方法为卷积神经网络框架下结合多种分区和分类方法进行自动诊断，使得临床医师的专业知识得以应用。

Mar, 2017

使用深度学习网络进行皮肤病变分析以实现黑色素瘤检测

本文提出了两种深度学习方法来解决皮损分割、皮损皮肤镜特征提取和皮损分类三个任务，实验结果在 ISIC 2017 测试集上表现出有前景的准确率

Mar, 2017

使用深度神经网络集成的自动皮肤病变分类：基于 ISIC 2018 数据集的皮肤病变分析，旨在参加黑色素瘤检测挑战

本研究运用深度学习模型通过计算机视觉系统对皮肤镜图像进行分析和诊断，以检测黑色素瘤和恶性皮肤癌，其中测试结果表明 PNASNet-5-Large 模型具有最佳的验证得分 0.76。

Jan, 2019

ISIC 2017 - 皮肤病变分析以实现黑色素瘤检测

本研究利用深度卷积神经网络实现 ISIC 2017 挑战赛的病变分割和分类任务。

Mar, 2017

使用深度神经网络进行皮肤病变分类

本文介绍了我们用于分类 ISIC 2019 挑战数据集皮损 dermoscopic 照片的方法和技术，我们的方法旨在使用合奏深度神经网络及其一些强大的技术来处理不平衡数据集，以提高 CNN 模型性能。

Nov, 2019

卷积神经网络用于皮肤病变诊断

通过人工智能和图像分类技术，将肿瘤性皮肤病变进行分类识别为恶性或良性，以实现早期有效诊断。

May, 2023

基于深度卷积神经网络的皮肤镜图像疾病识别

本研究探讨了一种基于深度神经网络的集成方法，用于从皮肤镜图像中自动识别皮肤疾病，其算法被应用于 ISIC 2018 挑战数据集（皮肤病变分析，以期达到黑色素瘤检测的目的）。

Jul, 2018

卷积神经网络用于人脸皮肤病变检测

该研究提出了一种通过卷积神经网络和机器学习方法，在面部图像中侦测瑕疵和皮肤损伤的模型，该方法具有简单的架构、快速和适用于图像处理，并避免了传统方法的复杂性。

Feb, 2024

基于深度卷积神经网络组合的皮肤病变检测

论文提出了一种深度卷积神经网络的组合方法，用于将皮肤镜图像分类为三类，该方法结合了四种不同神经结构的输出，以达到最高分类精度，并优于单个神经网络。

May, 2017

皮肤病变定位和分割的检测器 - 分割师网络

该研究提出了一种简单而新颖的基于卷积神经网络（CNN）的 “网络中的网络” 方法，用于分割皮肤病变。作者使用了一种名为 Faster RCNN 的方法进行预处理，配合 UNet 和 Hourglass 网络实现皮肤病变的分割。在 ISIC 2018 数据集上，该方法的 Dice 相似度系数达到 0.915，准确率达到 0.959，在 ISBI 2017 数据集上，Dice 相似度系数达到 0.947，准确率达到 0.971。

May, 2020