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借鉴 Zoom：解耦有监督对比学习用于 WCE 图像分类
通过解决微小病变和背景干扰等挑战，以及利用放大增强器生成放大后的 WCE 图像从而学习鲁棒表示，我们提出了一种用于 WCE 图像分类的去耦合监督对比学习方法。训练一个线性分类器来使用这些表示，在仅 10 个 epoch 内取得了惊人的 92
PDF6 months ago
重新思考皮肤色调公平性在皮肤病变分类中的作用
通过在皮肤病分类图像中考虑皮肤色调差异来解决公平性问题是至关重要的，然而公共数据集中缺乏皮肤色调标签导致无法构建公平的分类器。目前，这些皮肤色调标签的估计是在独立研究中使用个体类型角度（ITA）进行公正性分析之前进行的。本文回顾并比较了四种
PDFa year ago
深度神经网络集合对黑色素瘤、痣和脂溢性角化症的图像分类
本研究报告了 Casio 和信州大学合作团队参加 ISBI 2017 挑战的方法和评估结果 —— 皮肤病变分析，目的是检测黑色素瘤 - 小节 3：病变分类，我们的在线验证分数为 0.958，黑素瘤分类器 AUC 达到 0.924，脂溢性角化
PDF7 years ago
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。
PDF7 years ago
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。
PDF7 years ago