<scp>SLDCNet</scp>: Skin lesion detection and classification using full resolution convolutional network‐based deep learning <scp>CNN</scp> with transfer learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Skin cancer is one of the life threating diseases in the world. So, millions of lives can be saved by early detection of skin cancer. In addition, automating the computer‐aided system of skin lesion detection and classification (SLDC) will assist the medical practitioners to ensure more efficacious treatment of skin lesion disease. Material and Method In this article, a hybrid preprocessing‐based transfer learning model for SLDC is proposed, which is named as SLDCNet. Initially, the hybrid Gaussian filter (HGF) with connected component label (CCL) based fast march inpainting procedure is used for hair removal and denoising of skin lesions. Next, full resolution convolutional networks (FrCN) based segmentation method is adapted for detecting the cancer region. Then, feature extraction is performed using deep residual learning and finally, transfer learning mechanism is applied for classification of eight skin lesions. Results The extensive simulation results shows that proposed SLDCNet resulted in a classification accuracy of 99.92%, sensitivity of 99%, and specificity of 99.36%, respectively. Conclusion From the obtained results, it is proven that proposed SLDCNet provides better performance as compared to state‐of‐art SLDC approaches, and even the standard ISIC‐2019 public challenge.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle