Fugu-MT 論文翻訳(概要): Skin Cancer Classification using Inception Network and Transfer Learning

論文の概要: Skin Cancer Classification using Inception Network and Transfer Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02402v1
Date: Wed, 3 Nov 2021 01:50:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-06 04:38:39.463424
Title: Skin Cancer Classification using Inception Network and Transfer Learning
Title（参考訳）: インセプションネットワークと転写学習を用いた皮膚癌の分類
Authors: Priscilla Benedetti and Damiano Perri and Marco Simonetti and Osvaldo Gervasi and Gianluca Reali and Mauro Femminella
Abstract要約: 本研究では,7種類の不均衡皮膚病変からなるHAM10000データセットから皮膚内視鏡像を分類する手法を提案する。提案手法の精度と性能を評価し,拡張可能性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7402733069181
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Medical data classification is typically a challenging task due to imbalance between classes. In this paper, we propose an approach to classify dermatoscopic images from HAM10000 (Human Against Machine with 10000 training images) dataset, consisting of seven imbalanced types of skin lesions, with good precision and low resources requirements. Classification is done by using a pretrained convolutional neural network. We evaluate the accuracy and performance of the proposal and illustrate possible extensions.
Abstract（参考訳）: 医学データ分類は通常、クラス間の不均衡のために難しい課題である。本稿では,HAM10000 (Human Against Machine with 10000 training images) データセットから皮膚病変を7種類の不均衡で高精度かつ低リソースで分類する手法を提案する。分類は事前訓練された畳み込みニューラルネットワークを用いて行われる。提案の精度と性能を評価し,拡張の可能性を示す。

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