Mejora de la detección y clasificación del cáncer de piel en imágenes dermatoscópicas mediante la concatenación de modelos MobileNetV2 y Xception
Autores: Ogundokun, Roseline Oluwaseun; Li, Aiman; Babatunde, Ronke Seyi; Umezuruike, Chinecherem; Sadiku, Peter O.; Abdulahi, AbdulRahman Tosho; Babatunde, Akinbowale Nathaniel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mejora de la detección y clasificación del cáncer de piel en imágenes dermatoscópicas mediante la concatenación de modelos MobileNetV2 y Xception
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Iniciativas de investigación
Cáncer de piel
Métodos de detección temprana
Modelos de aprendizaje profundo
Red neuronal convolucional
Xception
MobileNetV2
Aumento de datos
Técnica de transferencia de aprendizaje
Práctica clínica
Salud pública
Dermatólogos
Profesionales de la salud.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Uno de los proyectos de investigación más prometedores en el campo de la salud se centra en el aumento de la incidencia del cáncer de piel a nivel mundial y en la mejora de los métodos de detección temprana de la enfermedad.
Descripción
Uno de los proyectos de investigación más prometedores en el campo de la salud se centra en el aumento de la incidencia del cáncer de piel a nivel mundial y en la mejora de los métodos de detección temprana de la enfermedad.