Jun, 2020

探究和利用图像分辨率进行基于迁移学习的皮肤病变分类

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TL;DR本文研究了使用不同输入图像尺寸 fine-tuned CNNs 进行皮肤病变分类的性能，提出了一种基于三级集成策略的新型融合方法，取得了比现有算法更好的分类结果。
skin cancerdermoscopic imageconvolutional neural networksimage sizeensemble strategy
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 分析及比较基于转移学习的皮肤镜图像黑素瘤分类

    结合深度学习技术和迁移学习方法，本文提出了一种系统，用于对黑色素瘤皮肤损伤进行分类和诊断，达到相对较高的准确度，并且可在计算能力较弱的设备上进行预测。

    Dec, 2023

  • 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

  • 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

  • 皮肤镜图像分类的卷积神经网络模型集成

    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。

    Aug, 2018

  • 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

  • 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