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
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。
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
本研究介绍了基于深度学习的黑色素瘤检测系统，包括数据净化和增强工具，通过去除图像的遮挡和用生成对抗网络合成图像来增加数据的多样性。实验证明，该系统相比其他方法表现更为优异。
Feb, 2019
本文介绍了一种基于对抗训练和迁移学习的皮肤病变图像自动分类的两阶段框架。通过学习数据分布的内类别映射和利用图像翻译技术，我们能够在缺乏表征病变的样本中生成人工制造的少数不平衡训练样本。实验证明，所提出的方法优于几种标准的基线方法，并具备能够达到皮肤科医师专家水平的基于上下文的病变评估方法。
Apr, 2020
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
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。
Jun, 2020
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
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
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