Aug, 2018

基于深度学习的皮肤病损分割、分析和分类: RECOD Titans 参加 ISIC Challenge 2018

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TL;DR本文介绍 RECOD Titans 参与 ISIC Challenge 2018 的情况，针对皮肤病变分析、黑色素瘤检测和病变属性检测三个任务，提交了包括模型和数据集在内的 3 种集成方法，最终在官方测试中分别取得了 0.728、0.344 和 0.803 的最佳成绩，并分别获得了 56th、14th 和 9th 的名次。
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发现论文，激发创造
  • RECOD Titans 在 ISIC Challenge 2017 中的表现

    本文介绍 RECOD Titans 参加 ISIC Challenge 2017 'Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection' (ISBI 2017) 第一部和第三部分的结果，其中应用到了皮肤病变分割和深度学习技术。

    Mar, 2017

  • 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

  • 使用多分辨率 EfficientNets 集成的皮肤病变分类与元数据

    本文介绍了我们针对 ISIC 2019 皮肤病变分类挑战的方法，通过包括不在训练集中的皮肤病变类型的外部数据，使用丰富多样的数据集解决多类皮肤病变分类中的类别不平衡问题，并采用不同的分辨率和裁剪策略，以及额外的神经网络融合等技术实现了一整套模型，最终在两个任务上取得了最好的效果。

    Oct, 2019

  • 2018 年皮肤病变分析挑战赛：面向黑色素瘤检测的国际皮肤成像协作举办的挑战活动

    本研究总结了由国际皮肤成像协作组织（ISIC）主办的全球最大的皮肤图像分析挑战赛的结果，旨在建立皮肤图像智能分析的新标准，实验表明，当前前沿的皮肤图像智能分析仍存在诊断错误率较高的问题以及算法能力泛化差异问题，这对于卫生保健领域中的机器学习工具监管机构来说是一个重要考虑。

    Feb, 2019

  • 一种应用于皮肤镜图像的皮损检测与分割架构

    报告总结了我们在 ISIC 2018 任务 1 中，针对黑色素瘤检测领域的皮肤损伤分析进行病变分割的方法和验证结果。我们提出了一种优化训练方法和集成后处理的二阶段病变分割方法，取得了在病变分割方面的最新成果，赢得了 ISIC 2018 任务 1 的第一名。

    Sep, 2018

  • 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

  • 使用集成、未缩放多重裁剪评估和损失加权的皮肤病变诊断

    该研究介绍了应对 ISIC2018 皮肤病变诊断挑战的方法，使用卷积神经网络进行皮肤病变分类，解决了类别不平衡问题，同时采用元学习技术预测结果，并在挑战中取得第二名成绩，是唯一使用公共数据的最佳解决方案。

    Aug, 2018

  • 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

  • 面部皮损分析以助于黑色素瘤检测： 由国际皮肤成像合作组织（ ISIC ）主办的 2016 年国际生物医学成像研讨会上的挑战

    本文章介绍了一项公共皮肤科图像分析挑战赛的设计与实现，其目的是支持自动诊断致命皮肤癌症麻风疹的算法的研究与开发。通过划分子挑战来分别完成图像分析任务，包括皮损分割、皮损内皮肤镜特征检测和黑色素瘤分类。最终统计共有 79 组参赛选手，38 名参赛者，是迄今为止在皮损镜下诊断黑色素瘤的最大标准化和比较研究之一。

    May, 2016