Aug, 2018

皮肤镜图像分类的卷积神经网络模型集成

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TL;DR这篇论文介绍了一个基于深度学习的自动疾病诊断预测系统，使用转移学习策略在 VGG16 和 GoogLeNet 架构上进行疾病分类预测，其主要特点是基于图像增强和颜色规范化的预处理方法，任务表现优秀。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 用完全卷积神经网络检测临床皮肤镜特征

    本研究提出了一种基于全卷积神经网络的方法，将临床显微镜图像中的皮肤病变区域分割出来，利用该方法可以有效地探讨临床皮肤显微镜特征识别问题，并在 ISIC-ISBI Part 2 比赛中取得了显著的优异表现。

    Mar, 2017

  • 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

  • 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 VGG16 和 VGG19 的迁移学习模型用于皮肤癌诊断

    皮肤癌是世界上最危险和最常见的癌症之一，本文使用深度卷积神经网络和迁移学习方法对皮肤病变进行自动分类，证明了在已有预训练神经网络的基础上的合理设计和应用可以显著提高病变检测的分类准确率。

    Apr, 2024

  • 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

    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。

    Jul, 2018