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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 204 - 209 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.3.204
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Melanoma is the deadliest form of skin lesion which is a severe disease globally. Early detection of melanoma using medical images significantly increases the survival rate. However, the accurate recognition of melanoma is extremely challenging task. Since the joint use of image enhancement techniques and deep convolutional neural network (DCNN) has demonstrated proven success, the joint techniques could have discriminatory power on skin lesion diagnosis as well. To this hypothesis, we propose the aggregation algorithm for skin lesion diagnosis that utilize a DCNN to extract the local features classify medical images for melanoma disease. All experiments are performed using the data provided in International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2018 Skin Lesion Analysis towards Melanoma Detection. Experimental results show that our algorithm achieves excellent classification results for melanoma diagnosis.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Proposed Approach
Ⅳ. Experiments and Results
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
K. A. Freedberg, A. C. Galler, D. R. Miller, R. A. Lew and H. K. Koh, Screening for malignant melanoma: A cost-effectiveness analysis. Journal of the American Academy of Dermatology, vol. 41, no. 5, pp. 738-745, 1999.
R. L. Siegel, K. D. Miller and A. Jemal, Cancer Statistics, 2018 CA CANCER J CLIN, vol. 68, no. 1, pp. 7-30, 2018.
L. Yu, H. Chen, Q. Dou, J. Qin and P. Heng, Automated Melanoma Recognition in Dermoscopy Images via Very Deep Residual Networks, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, no. 4, pp. 994-1004, 2017.
Deng, Jia, Wei Dong, Richard Socher, Li-Jia Li, Kai Li, and Li Fei-Fei. A large-scale hierarchical image database. In Computer Vision and Pattern Recognition IEEE Conference, vol. 32, no. 7, pp. 248-255, 2009.
LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. Deep learning Nature. Nature biotechnology, vol. 16, no. 521, pp. 75-83, 2015.
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