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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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Skin Cancer Prediction using Machine Learning and Neural Networks 5

Skin Cancer Prediction using Machine Learning and Neural Net...

引用

5th international conference on Contemporary Computing and informatics, ic3I 2022

作者： Tyagi, Neha Dhavamani, Logeshwari Al Ansari, Mohammed Saleh Pant, Bhasker Saini, Dilip Kumar Jang Bahadur Dhanraj, Joshuva Arockia Amity University Department of CSE Uttar Pradesh Greater Noida India St. Joseph's College of Engineering Department of Information Technology Chennai India University of Bahrain College of Engineering Department of Chemical Engineering Bahrain Graphic Era Deemed to Be University Department of Computer Science & Engineering Uttarakhand Dehradun India Swami Rama Himalayan University Swami Ram Nagar Jolly Grant Himalayan School of Science and Technology Department of Computer Science and Engineering Uttarakhand Dehradun India Chennai India

ISBN: (纸本)9798350398267

the apparent similarities between skin conditions have made medical diagnosis difficult. Although melanoma is the most well-known type of skin cancer, other diseases have recently been responsible for a large number of fatalities. One of the biggest challenges in creating a dependable automatic categorization system is the absence of massive data. A deep learning (DL) system for identifying skin cancer is presented in this paper. the rapid development rate of melanoma skin cancer, its massive price of surgery, and its mortality rate have all heightened the need for timely diagnosis of skin disease. Most of the time, treating cancer cells requires time and careful detection. the commitment to deep learning powered by machine learning (ML) has been repeatedly shown in the medical sector. Skin cancer categorization has benefited significantly from growing study attention since it is amenable to visual pattern recognition. Studies have revealed that DL-based image classifications may be utilised to enhance skin cancer diagnosis or are on par with or even outperform human specialists. In this study, we provide a deep learning architecture that can identify skin cancer. Five state-of-the-art convolutional neural networks were trained using transfer learning to provide a simple classifier and a hierarchical (with two stages) classification that can differentiate between seven different species of moles. Experiments were conducted using data from the HAM10000 database, a huge collection of dermatoscopic pictures, with the use of data augmentation methods to boost results. the DenseNet201 network performed well in this experiment, as seen by the high classification accuracies and F-measures achieved with very few false negatives. the simple model outperformed the 2-levels model, with the best result coming from the first level, or a binary classification between nevi and non-nevi. © 2022 ieee.

关键词： Diagnosis

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Preface

2022 5th International Conference on Computer and Informatic...

引用

2022 5th international conference on computer and informatics engineering, ic2ie 2022 2022年

作者： Hidayati, Anita The 5th IC2IE Organizing Chair & Head of the Department of Informatics and Computer

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