Melanoma skin lesion classification using improved efficientnetb3
المؤلفون المشاركون
Salian, Saumya R.
Sawarkar, Sudhir D.
المصدر
Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology
العدد
المجلد 8، العدد 1 (31 مارس/آذار 2022)، ص ص. 45-56، 12ص.
الناشر
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
تاريخ النشر
2022-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Malignant skin cancer is one the most common and lethal type of skin cancer.
early detection of cancerous skin lesions will increase the possibility of patient survival.
in recent years, implementation of models built on deep neural networks in building medical diagnostic imaging systems is quite beneficial to medical experts.
in this study, we present an improved and fine-tuned efficientnetb3 model to classify malignant skin lesions using the concept of fine-tuning transfer learning.
we have performed a comparative analysis of different deep learning pre-trained models, like resnet50, inceptionv3, inceptionresnetv2 and efficientnet b0-b2 models.
the analysis findings signify the ability of utilizing fine-tuned efficientnetb3 in the mission of melanoma detection and development of a computer-aided diagnostic system.
all experimental procedures were carried out on isbi-isic 2017 dataset.
to check the efficiency of the proposed model, we compare the proposed model with efficientnetb3 baseline model and present state-of-art pre-trained methods and approaches.
the proposed efficientnetb3 model obtained an accuracy of 87.12%, a recall of 87.00%, a precision of 87.00% and an f1 score of 85.00%.
the proposed model achieved good computational results and efficaciously addressed the problem of model over-fitting and abated false negative labels.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Salian, Saumya R.& Sawarkar, Sudhir D.. 2022. Melanoma skin lesion classification using improved efficientnetb3. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology،Vol. 8, no. 1, pp.45-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415896
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Salian, Saumya R.& Sawarkar, Sudhir D.. Melanoma skin lesion classification using improved efficientnetb3. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology Vol. 8, no. 1 (Mar. 2022), pp.45-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415896
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Salian, Saumya R.& Sawarkar, Sudhir D.. Melanoma skin lesion classification using improved efficientnetb3. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology. 2022. Vol. 8, no. 1, pp.45-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1415896
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 55-56
رقم السجل
BIM-1415896
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