CVPRMay, 2020

皮肤病变定位和分割的检测器 - 分割师网络

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 皮肤病损检测和分割的多任务框架

    使用 Faster-RCNN 和 SkinNet 的多任务卷积神经网络（CNN）的联合检测和分割框架，对皮肤病变进行准确和自动地划分，并且在 ISBI 2017 数据集上得到了 Dice 系数大于 0.93、Jaccard 系数大于 0.88、准确率大于 0.96 和敏感度大于 0.95 的良好表现。

    Aug, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 利用大规模的皮肤镜图像和深度残差网络进行自动皮肤病变分析

    这篇文章讨论了利用深度残差网络对皮肤镜图像进行分析和诊断的方法，通过自动分析可以更准确地进行皮肤黑素瘤的诊断，有助于提高早期诊断率和治疗效果。

    Mar, 2017

  • 多任务可解释性皮肤病变分类

    通过使用多任务少样本学习方法，我们提出了一种适应少量标记数据的多任务少样本学习方法，结合分割网络和分类网络，以实现对皮肤病变的自动分类和检测，提高皮肤癌的早期检测率。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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