Denna artikel beskriver design, genomförande och resultat av den senaste delen av dermoskopisk bildanalys benchmarking utmaning. Målet är att stödja forskning och utveckling av algoritmer för automatiserad diagnos av melanom, den mest dödliga hudcancer. Utmaningen var uppdelad i 3 uppgifter: lesion segmentering, funktionsdetektering, och sjukdomsklassificering. Deltagandet omfattade 593 registreringar, 81 förhandsanmälningar, 46 slutliga inlagor (inklusive ett 4-sidigt manuskript) och cirka 50 deltagare, vilket gör detta till den största standardiserade och jämförande studien inom detta område hittills. Även om deltagarnas officiella utmaningstid och rangordning har avslutats, är ögonblicksbilder av datasetet fortfarande tillgängliga för ytterligare forskning och utveckling.
I REF, forskarna genomfört och utformat en automatiserad algoritm för diagnos av melanom från dermoskop medicinska bilder.
Skin lesion analysis toward melanoma detection: A challenge at the 2017 International symposium on biomedical imaging (ISBI), hosted by the international skin imaging collaboration (ISIC)
{'venue': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'journal': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}