校正:一个可解释的混合深度学习框架,用于精确的皮肤病变细分和多类分类
Muhammad Fiaz1,2, Muhammad Bilal Shoaib Khan1, Abdul Hannan Khan1
1Department of Computer Science, Green International University, Lahore, Pakistan.
Frontiers in medicine
|November 14, 2025
概括
这项研究纠正了先前发表的一篇文章. 校正确保了准确的引用和数据完整性,用于该领域未来的研究.
科学领域:
- 医学研究 医学研究
- 科学出版业的科学出版.
背景情况:
- 确保科学出版物的准确性至关重要.
- 适当的引用和DOI管理对于研究完整性至关重要.
研究的目的:
- 为了纠正某一特定出版物的文章DOI.
- 维护科学研究的完整性和可发现性.
主要方法:
- 发布了一份纠正通知.
- 文章DOI在出版记录中进行了更新.
主要成果:
- 文章DOI已经被纠正.
- 该出版物现在准确地引用了.
结论:
- 准确的DOI对于科学传播至关重要.
- 这种纠正确保了文章正确链接和可访问.
