論文の概要: A Comparative Analysis of Transfer Learning-based Techniques for the
Classification of Melanocytic Nevi
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10972v1
- Date: Sun, 20 Nov 2022 12:55:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 17:25:44.711639
- Title: A Comparative Analysis of Transfer Learning-based Techniques for the
Classification of Melanocytic Nevi
- Title(参考訳): メラノサイトティックネビ分類のためのトランスファー学習に基づく手法の比較分析
- Authors: Sanya Sinha and Nilay Gupta
- Abstract要約: 皮膚細胞中の脱オキシリボ核酸 (DNA) は皮膚に遺伝的欠陥を生じ、皮膚がんを引き起こす。
病変特異的基準を用いて良性皮膚癌と悪性黒色腫を鑑別する。
5つのトランスファーラーニングに基づく技術は、メラノサイトネビの分類に活用される可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Skin cancer is a fatal manifestation of cancer. Unrepaired deoxyribo-nucleic
acid (DNA) in skin cells, causes genetic defects in the skin and leads to skin
cancer. To deal with lethal mortality rates coupled with skyrocketing costs of
medical treatment, early diagnosis is mandatory. To tackle these challenges,
researchers have developed a variety of rapid detection tools for skin cancer.
Lesion-specific criteria are utilized to distinguish benign skin cancer from
malignant melanoma. In this study, a comparative analysis has been performed on
five Transfer Learning-based techniques that have the potential to be leveraged
for the classification of melanocytic nevi. These techniques are based on deep
convolutional neural networks (DCNNs) that have been pre-trained on thousands
of open-source images and are used for day-to-day classification tasks in many
instances.
- Abstract(参考訳): 皮膚がんは致命的ながんの徴候である。
皮膚細胞中の脱オキシリボ核酸 (DNA) は皮膚に遺伝的欠陥を生じ、皮膚がんを引き起こす。
医療費の急上昇に伴う致命的な死亡率に対処するには,早期診断が必要である。
これらの課題に対処するため、研究者は皮膚がんの迅速検出ツールを開発した。
病変特異的基準を用いて良性皮膚癌と悪性黒色腫を区別する。
本研究では,メラノサイトティックネビの分類に活用できる5つのトランスファー学習に基づく手法について比較分析を行った。
これらのテクニックは、数千のオープンソースイメージで事前トレーニングされた深層畳み込みニューラルネットワーク(dcnn)に基づいており、多くのインスタンスで日々の分類タスクに使用されている。
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