Jun, 2023

利用多张皮肤镜照片通过深度学习提高黑色素瘤分类的准确性：一项预后诊断准确性研究

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TL;DR本研究探讨了使用多个现实世界图像对 CNN 基于皮肤镜的黑素瘤分类器的性能的影响，并发现这是一种提高黑素瘤分类器性能的廉价方法。
convolutional neural networkdermoscopic viewsmelanoma classifiermultiview scenarioreal-world images
发现论文，激发创造
  • 提高黑色素瘤诊断可信度：强制卷积网络从病变中学习

    本研究提出了一种基于 EfficientNet 和椭圆分割模型的黑素瘤检测方法，测试结果表明该方法可显著提高诊断准确率和信心水平。

    May, 2023

  • 皮肤镜图像黑色素瘤识别的深度学习集成

    本文介绍了一种结合深度学习和机器学习的系统，通过分割皮肤病变区域及其周围组织进行黑色素瘤检测，使用公开数据集验证，相比于专家医生的平均准确率高达 76%。

    Oct, 2016

  • 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

  • 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

  • 多标签皮肤病变分类的自监督多模态学习

    通过最大化不同视角下的镜检和临床图像之间的相似性，聚类分析生成模拟的伪多标签以及利用标签关系来改善多模态皮肤病变分类的自监督学习算法比其他现有自监督学习算法在七点皮肤病变数据集上获得了更好的性能。

    Oct, 2023

  • 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

    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

  • 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

  • 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

  • 皮肤病变分析的数据增强

    本文探讨了 13 种数据增强下三种卷积神经网络（Inception-v4、ResNet 和 DenseNet）对黑色素瘤分类的影响，结果表明数据增强可以在训练和测试中都提高性能，且可以比获得新图像更有效。最佳情况下，不借助外部数据的黑色素瘤分类 AUC 为 0.882，超过了使用附加数据进行训练的 ISIC Challenge 2017 的最佳结果（0.874）。

    Sep, 2018