基于人工智能的皮肤癌诊断图像分类：挑战与机遇
图像与视频处理
2020-06-23 v3 计算机视觉与模式识别
定量方法
摘要
近来，开发用于皮肤癌诊断的赋能人工智能（AI）计算机辅助诊断解决方案引起了极大兴趣。随着皮肤癌发病率的上升、日益增长人群中认知度低以及缺乏足够的临床专业知识和服务，亟需AI系统在该领域协助临床医生。大量皮肤病变数据集可公开获取，研究人员已开发出基于AI的图像分类解决方案，特别是深度学习算法，以在不同图像模态（如皮肤镜、临床和组织病理学图像）中区分恶性皮肤病变与良性病变。尽管已有各种关于AI系统在不同皮肤病变分类中达到高于皮肤科医生准确率的声称，这些AI系统在准备就绪以辅助临床医生进行皮肤癌诊断方面，仍处于临床应用非常早期的阶段。在本综述中，我们讨论了基于数字图像的AI皮肤癌诊断解决方案的进展，以及改进这些AI系统以支持皮肤科医生并增强其皮肤癌诊断能力的一些挑战和未来机遇。
引用
@article{arxiv.1911.11872,
title = {Artificial Intelligence-Based Image Classification for Diagnosis of Skin Cancer: Challenges and Opportunities},
author = {Manu Goyal and Thomas Knackstedt and Shaofeng Yan and Saeed Hassanpour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11872},
year = {2020}
}
备注
AI Skin Cancer