![](/images/graphics-bg.png)
Very deep convolutional networks for skin lesion classification
العناوين الأخرى
الشبكة العصبية الملتفّة العميقة جدا لتصنيف الأورام الجلدية
المؤلف
المصدر
Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences
العدد
المجلد 30، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 43-54، 12ص.
الناشر
جامعة الملك عبد العزيز مركز النشر العلمي
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
السعودية
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
medical imaging and diagnostic radiology, is fast becoming a key tool in Computer-Aided Systems.
A visual examination of a skin lesion is one of many potential applications of Computer-Aided Diagnosis (CAD).
In this paper, a classification algorithm was developed and trained based on Densely Connected Convolutional Networks (DenseNets) for skin lesion classification.
This work combines the use of dermatoscopic images pre-processing and deep convolutional network.
Experimental studies were conducted using more than 30,000 dermatoscopic images from multiple open- access archives.
Initially, the paper examined the impact of proposed image pre-processing and tuning on the accuracy of a binary classification CNN.
The result showed that the binary classifier achieves a higher area under the curve (AUC), 0.93, when trained on processed data compared to 0.85 before.
In the second stage, two different data-sets were created a 3-ary classes and 9-ary classes.
The validation results showed that the proposed work achieved validation accuracy of 81.2 ± 1.1% in the 3-ary and of 60.1 ± 1.3%.
In the 9-ary classification studies.
The proposed combination of dermatoscopic images pre-processing and deeper convolutional network can achieve better performance by learning more complex features of the input data with a more efficient memory implementation
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Nuwami, Majdi Rashid Salim. 2019. Very deep convolutional networks for skin lesion classification. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences،Vol. 30, no. 2, pp.43-54.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1243780
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Nuwami, Majdi Rashid Salim. Very deep convolutional networks for skin lesion classification. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences Vol. 30, no. 2 (2019), pp.43-54.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1243780
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Nuwami, Majdi Rashid Salim. Very deep convolutional networks for skin lesion classification. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences. 2019. Vol. 30, no. 2, pp.43-54.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1243780
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 52-53
رقم السجل
BIM-1243780
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)