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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,212 - 1,223 (12page)
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Skin lesions are common diseases that range from skin rashes to skin cancer, which can lead to death. Note that early diagnosis of skin diseases can be important because early diagnosis of skin diseases considerably can reduce the course of treatment and the harmful effect of the disease. Recently, the development of computer-aided diagnosis (CAD) systems based on artificial intelligence has been actively made for the early diagnosis of skin diseases. In a typical CAD system, the accurate classification of skin lesion types is of great importance for improving the diagnosis performance. Motivated by this, we propose a novel deep ensemble classification with multi-scale attention networks. The proposed deep ensemble networks are jointly trained using a single loss function in an end-to-end manner. In addition, the proposed deep ensemble network is equipped with a multi-scale attention mechanism and segmentation information of the original skin input image, which improves the classification performance. To demonstrate our method, the publicly available human skin disease dataset (HAM 10000) and the private animal skin lesion dataset were used for the evaluation. Experiment results showed that the proposed methods can achieve 97.8% and 81% accuracy on each HAM10000 and animal skin lesion dataset. This research work would be useful for developing a more reliable CAD system which helps doctors early diagnose skin diseases.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 피부 병변 분류 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Communications of the ACM, Vol. 60, No. 6, pp. 84-90, 2017.
A. Masood and A. Ali Al-Jumaily, “Computer Aided Diagnostic Support System for Skin Cancer: A Review of Techniques and Algorithms,” International Journal of Bio- medical Imaging, Article ID 323268, 2013.
F. Perez, C. Vasconcelos, S. Avila, and E. Valle. “Data Augmentation for Skin Lesion Analysis,” OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, Computer Assisted Robotic Endoscopy, Clinical Image-Based Procedures, and Skin Image Analysis, pp. 303-311, 2018.
H. Zunair and A.B. Hamza, “Melanoma Detection Using Adversarial Training and Deep Transfer Learning,” Physics in Medicine & Biology, Vol. 65, No. 13, 135005, 2020.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, G.E. Hinton, “Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, 2012.
A. Masood and A. Ali Al-Jumaily, “Computer Aided Diagnostic Support System for Skin Cancer: A Review of Techniques and Algorithms,” International Journal of Bio- medical Imaging, Article ID 323268, 2013.
F. Perez, C. Vasconcelos, S. Avila, and E. Valle. “Data Augmentation for Skin Lesion Analysis,” OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, Computer Assisted Robotic Endoscopy, Clinical Image-Based Procedures, and Skin Image Analysis, pp. 303-311, 2018.
H. Zunair and A.B. Hamza, “Melanoma Detection Using Adversarial Training and Deep Transfer Learning,” Physics in Medicine & Biology, Vol. 65, No. 13, 135005, 2020.
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