SkinNet-14: a deep learning framework for accurate skin cancer classification using low-resolution dermoscopy images with optimized training time
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 The increasing incidence of skin cancer necessitates advancements in early detection methods, where deep learning can be beneficial. This study introduces SkinNet-14, a novel deep learning model designed to classify skin cancer types using low-resolution dermoscopy images. Unlike existing models that require high-resolution images and extensive training times, SkinNet-14 leverages a modified compact convolutional transformer (CCT) architecture to effectively process 32 × 32 pixel images, significantly reducing the computational load and training duration. The framework employs several image preprocessing and augmentation strategies to enhance input image quality and balance the dataset to address class imbalances in medical datasets. The model was tested on three distinct datasets—HAM10000, ISIC and PAD—demonstrating high performance with accuracies of 97.85%, 96.00% and 98.14%, respectively, while significantly reducing the training time to 2–8 s per epoch. Compared to traditional transfer learning models, SkinNet-14 not only improves accuracy but also ensures stability even with smaller training sets. This research addresses a critical gap in automated skin cancer detection, specifically in contexts with limited resources, and highlights the capabilities of transformer-based models that are efficient in medical image analysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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