Experimental comparative study on autoencoder performance for aided melanoma skin disease recognition
المؤلفون المشاركون
Rushdi, Muhammad
Salim, Muhammad A. M.
al-Birri, Maryam N.
Diyami, Zahra E.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2022)، ص ص. 88-97، 10ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Melanoma is a dangerous and metastatic cancer that may be fatal and it has a high ability to invade other tissues and organs.
early diagnosis is an important reason to recover from melanoma and reduce mortality.
so, automatic skin segmentation is considered an enthusiastic study at present.
in this paper, we investigate the applicability of deep learning approaches to the segmentation of skin lesions by evaluating five architectures : deeplabv 3 plus, inception-ResNet-v 2-unet, mobilenetv 2_unet, resnet 50_unet, vgg 19_unet by providing a comparative study of those methods.
all methods were trained on the ISIC 2017 dataset.
the methods were trained on the original dataset, and then the dataset was pre-processed for use in training the five methods.
we used quantitative evaluation metrics to evaluate the performance of the methods.
the Deeplabv 3 + architecture showed significant results compared to the rest of the architecture in F1 as high as 89%, jaccard as high as 83% and Recall as high as 91%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Diyami, Zahra E.& al-Birri, Maryam N.& Salim, Muhammad A. M.& Rushdi, Muhammad. 2022. Experimental comparative study on autoencoder performance for aided melanoma skin disease recognition. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 1, pp.88-97.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334986
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Birri, Maryam N.…[et al.]. Experimental comparative study on autoencoder performance for aided melanoma skin disease recognition. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 1 (Feb. 2022), pp.88-97.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334986
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Diyami, Zahra E.& al-Birri, Maryam N.& Salim, Muhammad A. M.& Rushdi, Muhammad. Experimental comparative study on autoencoder performance for aided melanoma skin disease recognition. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 1, pp.88-97.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1334986
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 95-97
رقم السجل
BIM-1334986
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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