Fugu-MT 論文翻訳(概要): ResNet101 and DAE for Enhance Quality and Classification Accuracy in Skin Cancer Imaging

論文の概要: ResNet101 and DAE for Enhance Quality and Classification Accuracy in Skin Cancer Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14248v1
Date: Thu, 21 Mar 2024 09:07:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-22 14:57:51.286058
Title: ResNet101 and DAE for Enhance Quality and Classification Accuracy in Skin Cancer Imaging
Title（参考訳）: 皮膚癌画像におけるResNet101とDAEによる品質と分類精度の向上
Authors: Sibasish Dhibar,
Abstract要約: 本稿では,ResNet101を用いて,Deep Autoencoder (DAE) という,革新的な畳み込み型アンサンブルネットワーク手法を提案する。この方法は、畳み込みに基づくディープニューラルネットワークを用いて皮膚がんを検出する。精度96.03%、精度95.40%、リコール96.05%、F測定0.9576、AUC0.98である。
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 crucial health issue that requires timely detection for higher survival rates. Traditional computer vision techniques face challenges in addressing the advanced variability of skin lesion features, a gap partially bridged by convolutional neural networks (CNNs). To overcome the existing issues, we introduce an innovative convolutional ensemble network approach named deep autoencoder (DAE) with ResNet101. This method utilizes convolution-based deep neural networks for the detection of skin cancer. The ISIC-2018 public data taken from the source is used for experimental results, which demonstrate remarkable performance with the different in terms of performance metrics. The methods result in 96.03% of accuracy, 95.40 % of precision, 96.05% of recall, 0.9576 of F-measure, 0.98 of AUC.
Abstract（参考訳）: 皮膚がんは、生存率を高めるためにタイムリーな検出を必要とする重要な健康問題である。従来のコンピュータビジョン技術は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって部分的に橋渡しされる皮膚病変の特徴の高度な変動に対処する上で、課題に直面している。既存の問題を解決するために、ResNet101でDep Autoencoder (DAE) と呼ばれる革新的な畳み込み型アンサンブルネットワークアプローチを導入する。この方法は、畳み込みに基づくディープニューラルネットワークを用いて皮膚がんを検出する。ソースから取得したISIC-2018公開データは実験結果に使用される。精度96.03%、精度95.40%、リコール96.05%、F測定0.9576、AUC0.98である。

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