Hudcancer är ett stort folkhälsoproblem, liksom den vanligaste cancertypen och står för mer än hälften av cancerdiagnoserna över hela världen. Tidig upptäckt påverkar sjukdomens resultat och motiverar vårt arbete. Vi får state of the art results for the ISBI 2016 Melanom Classification Challenge (kallas Skin Lesion Analysis towards Melanom Detection) inför egenheter i att hantera en så liten, obalanserad, biologisk databas. För det, vi utforskar kommittéer av Convolutional Neural Networks utbildade över ISBI utmaning utbildning dataset artificiellt förstärkt av både klassiska bildbehandling transformer och bild warping vägleds av specialist kunskap om lesion axel och förbättra den slutliga klassificeringen invariance till vanliga melanom variationer.
Inom medicinområdet har dataförstärkning nyligen tillämpats i REF i relation till ISBI 2017 Melanom Classification Challenge (kallad Skin Lesion Analysis towards Melanom Detection) och lyckats övervinna den biologiska databasens lilla dimension och fördomsfulla karaktär.
Increasing Deep Learning Melanoma Classification by Classical And Expert Knowledge Based Image Transforms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}