皮肤病变细分:对计算技术,工具和未来方向的系统审查
Aaditya Lochan Sharma1, Kalpana Sharma1, Palash Ghosal2
1Department of Computer Science and Engineering, Sikkim Manipal Institute of Technology, Sikkim Manipal University, India.
Computers in biology and medicine
|August 6, 2025
概括
本综述总结了皮肤病变细分方面的进展,用于早期皮肤疾病诊断. 它详细介绍了最先进的方法,挑战和性能指标,用于精确的医学图像分析.
科学领域:
- 医疗图像处理 医学图像处理
- 皮肤病学 皮肤病学
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 皮肤病变细分对于早期皮肤疾病诊断至关重要,特别是黑色素瘤,可能会将死亡率降低95%.
- 正确的细分受到病变变性 (颜色,大小,形状) 和图像工件 (头发,噪音) 的挑战.
- 有效的细分技术对于精确的皮肤病诊断和治疗规划至关重要.
研究的目的:
- 从2018年到2025年,审查和总结皮肤病变细分技术的最新进展.
- 提供对最先进的方法的全面概述,包括数据集,预处理和配置.
- 分析挑战并比较领先的细分方法的性能.
主要方法:
- 2018-2025年皮肤病变细分文献的系统审查.
- 分析输入数据集,预处理,增强,方法配置,损失函数和超参数.
- 最先进的细分技术的比较评估.
主要成果:
- 识别皮肤病变细分的关键进展和趋势.
- 详细比较各种方法,突出优缺点.
- 对绩效指标的分析和使用最先进技术的令人鼓舞的结果.
结论:
- 该审查为皮肤病变细分方法提供了有价值的见解.
- 它提供了当前最先进的技术的全面比较.
- 这项工作是研究人员在医学图像分析中用于皮肤疾病诊断的指南.
关键词:
注意力机制注意力机制计算智能是一种计算智能.计算机辅助诊断是一种计算机辅助的诊断.深度学习是一种深度学习.机器学习 机器学习绩效指标是指性能指标.分段化 分段化 分段化 分段化皮肤病变 皮肤病变变压器 变压器 变压器更多相关视频
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