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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hoang Long (Pukyong National University) Suk-Hwan Lee (Donga University) Seong-Geun Kwon (Kyungil University) Ki-Ryong Kwon (Pukyong National University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제25권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
1,203 - 1,211 (9page)

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Melanoma is a skin cancer that starts in pigment-producing cells (melanocytes). The death rates of skin cancer like melanoma can be reduced by early detection and diagnosis of diseases. It is common for doctors to spend a lot of time trying to distinguish between skin lesions and healthy cells because of their striking similarities. The detection of melanoma lesions can be made easier for doctors with the help of an automated classification system that uses deep learning. This study presents a new approach for melanoma classification based on an ensemble of deep convolution neural networks and a Log-Gabor filter. First, we create the Log-Gabor representation of the original image. Then, we input the Log-Gabor representation into a new ensemble of deep convolution neural networks. We evaluated the proposed method on the melanoma dataset collected at Yonsei University and Dongsan Clinic. Based on our numerical results, the proposed framework achieves more accuracy than other approaches.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. METHODOLOGY
4. NUMERICAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCE

참고문헌 (22)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-001691429