CNN优化应用于黑色素瘤诊断

C. Rocha, L. Maia, G. Junior, J. Almeida, A. Paiva
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摘要

黑色素瘤是最致命的皮肤癌相比,与此同时,其他病人有高ı́ndice治疗诊断时处于初始阶段。因此,不同的作者提出了诊断和自动检测的解决方案。然而,在小而不平衡的数据库中训练模型存在一些障碍。因此,这项正在进行的工作旨在应用学习转移技术来训练能够帮助诊断和筛查黑色素瘤的模型。初步结果表明,使用合成数据生成和微调VGG16显示了关键的改善,大约100%的敏感性和93.75%的特异性。
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Otimização de CNN aplicada ao Diagnóstico de Melanoma
O melanoma é o câncer de pele mais letal em comparação aos ou- tros, entretanto, os pacientes apresentam um elevado ı́ndice de cura quando diagnosticado em seu estágio inicial. Por este motivo, tem sido propostas abor- dagens para o diagnóstico e detecção automática propostas por diferentes au- tores. Entretanto, o treinamento de modelos em bases de dados pequenas e não balanceadas apresentam diversos obstáculos. Dessa forma, esse trabalho em andamento tem o objetivo aplicar as técnicas de transferência de aprendizado para treinamento de modelos capazes de auxiliar no diagnóstico e triagem do melanoma. Resultado preliminares mostraram que uso da geração de dados sintéticos em conjunto com o fine-tuning da VGG16, apresentaram melhorias cruciais, aproximadamente 100% de sensibilidade e 93,75% de especificidade.
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