SBXception:一种更浅和更广泛的Xception架构,用于有效地分类皮肤病变
Abid Mehmood1, Yonis Gulzar1, Qazi Mudassar Ilyas2
1Department of Management Information Systems, College of Business Administration, King Faisal University, Al Ahsa 31982, Saudi Arabia.
一个新的深度学习模型,SBXception,将皮肤癌分类准确度提高到96.97%. 这种修改后的Xception网络更浅,更宽,提供更快的训练和更少的参数,用于有效的皮肤病变诊断.
科学领域:
- 皮肤病学 皮肤病学
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 皮肤癌是一个重要的全球健康问题,需要准确的诊断工具.
- 深度学习模型显示了帮助皮肤科医生进行皮肤癌诊断的潜力.
- Xception网络是一种卷积神经网络架构,用于图像分类任务.
研究的目的:
- 提出SBXception,一个修改后的Xception网络,用于增强皮肤癌分类.
- 评估SBXception在各种皮肤病变数据集上的表现.
- 调查建筑修改 (浅和宽) 对模型效率和准确性的影响.
主要方法:
- 利用HAM10000数据集,包括7个皮肤病变类别的1015张皮肤镜像.
- 通过减少原始Xception架构的深度和扩展宽度来开发SBXception.
- 在HAM10000数据集上训练和微调SBXception模型.
主要成果:
- 在持久测试套件上获得了96.97%的分类准确率.
- 与基础Xception模型相比,训练参数减少了54.27%.
- 报告说,模型培训时间大幅减少.
结论:
- SBXception模型为皮肤癌分类提供了更有效,更准确的方法.
- 对深度学习模型的架构修改可以带来显著的性能改进.
- 在SBXception看来,SBXception是一个有价值的工具,可以帮助皮肤科医生识别皮肤癌.
更多相关视频
13:44Detection of Architectural Distortion in Prior Mammograms via Analysis of Oriented Patterns
Published on: August 30, 2013
09:37Combining Reflectance Confocal Microscopy with Optical Coherence Tomography for Noninvasive Diagnosis of Skin Cancers via Image Acquisition
Published on: August 18, 2022
相关概念视频
Skin Cancer
Basal Cell Carcinoma (BCC): BCC is the most common type of skin cancer, accounting for about 80% of cases. It typically develops in...
Classification of Epithelial Tissues: Overview
Based on the number of cell layers,...
Classification of Epithelial Tissues: Simple Epithelium
Because of the thinness of the cells, simple squamous epithelium is present where the rapid passage of chemical compounds is observed. For example, the endothelium that lines the capillaries and vessels...
Classification of Epithelial Tissues: Stratified Epithelium
Clinical Applications of Epidermal Stem Cells
