Skin lesion classification from dermoscopic images using deep learning techniques
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/103386
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2017
EditorACTA Press
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The recent emergence of deep learning methods for medical image analysis has enabled the development of intelligent medical imaging-based diagnosis systems that can assist the human expert in making better decisions about a patient’s health. In this paper we focus on the problem of skin lesion classification, particularly early melanoma detection, and present a deep-learning based approach to solve the problem of classifying a dermoscopic image containing a skin lesion as malignant or benign. The proposed solution is built around the VGGNet convolutional neural network architecture and uses the transfer learning paradigm. Experimental results are encouraging: on the ISIC Archive dataset, the proposed method achieves a sensitivity value of 78.66%, which is significantly higher than the current state of the art on that dataset.
CitacióRomero-Lopez, A., Giro, X., Burdick, J., Marques, O. Skin lesion classification from dermoscopic images using deep learning techniques. A: The IASTED International Conference on Biomedical Engineering. "Biomedical engineering 2017". Innsbruck: ACTA Press, 2017, p. 1-6.
ISBN978-0-88986-990-5
Versió de l'editorhttp://www.actapress.com/Abstract.aspx?paperId=456417
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
biomed-2017-paper.pdf | 648,6Kb | Visualitza/Obre |