Apr, 2024

基于 VGG16 和 VGG19 的迁移学习模型用于皮肤癌诊断

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 皮肤癌图像分类使用迁移学习技术

    应用了五种不同的预先训练的迁移学习方法对恶性和良性阶段的皮肤癌进行二分类检测，实验结果表明 ResNet-50 模型提供了 0.935 的准确率、0.86 的 F1 分数和 0.94 的精确度。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

  • 基于视觉转换的皮肤病生成与分类

    本文提出了一个新的多类预测框架，基于 ViT 和 ViTGAN，在使用可解释 AI 的情况下，对皮肤病变分类。该框架分四个阶段，引入了生成对抗网络来解决类不平衡问题，使用卷积神经网络实现分类，实验结果相较于现有框架有所改善。

    Feb, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于迁移学习技术的黑素瘤分类比较分析

    使用深度卷积神经网络进行皮肤癌的早期检测和分类，有助于减少高昂的医疗费用并提升治疗效果。

    Nov, 2022