基于深度卷积神经网络集成的皮肤病变检测
计算机视觉与模式识别
2019-06-05 v1
摘要
皮肤癌是一个主要的公共卫生问题，美国每年新诊断病例超过 500 万。黑色素瘤是最致命的皮肤癌形式，每年导致超过 9000 人死亡。在本文中，我们提出一种深度卷积神经网络集成，将皮肤镜图像分类为三类。为达到最高分类准确率，我们融合四个不同神经架构的 softmax 层输出。对于聚合，我们考虑由各网络最终 softmax 层提供的置信度值加权的个体准确率。这种基于融合的方法在分类准确率上优于所有个体神经网络。
引用
@article{arxiv.1705.03360,
title = {Skin lesion detection based on an ensemble of deep convolutional neural network},
author = {Balazs Harangi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03360},
year = {2019}
}