皮肤科医生 vs 神经网络
计算机视觉与模式识别
2020-06-16 v1
摘要
总体而言，癌症非常致命。任何癌症的及时治疗都是挽救生命的关键。皮肤癌也不例外。全球每年登记的皮肤癌病例数以千计。仅一年内便检测出 123,000 例致命黑色素瘤。这一庞大数字被证实源于臭氧层退化导致阳光中大量紫外线辐射。若未在早期阶段发现，皮肤癌可导致患者死亡。专家皮肤科医生、最先进的检测设施以及快速活检结果等适当资源的匮乏，促使研究人员开发可解决上述问题的技术。深度学习正是这样一种已取得卓越成果的方法。本研究提出的卷积神经网络优于所有预训练模型。我们在 HAM10000 数据集上训练了我们的模型，该数据集包含属于 7 类皮肤疾病的 10015 张图像。我们提出的模型达到了 89% 的准确率。该模型能够以极高准确率预测致命的黑色素瘤皮肤癌。希望本研究能通过我们所提出的方法弥合资源缺口，在缺乏适当皮肤科资源的地方帮助挽救生命。
引用
@article{arxiv.2006.08254,
title = {Dermatologist vs Neural Network},
author = {Kaushil Mangaroliya and Mitt Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08254},
year = {2020}
}