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基于Swin Transformer增强的Conformer在皮肤癌分类中的应用
1
作者 宋双 连剑 《信息技术与信息化》 2025年第5期81-84,共4页
在医学领域,皮肤癌早期的精准诊断对患者的治疗具有重大意义。文章创新性地提出了基于Swin Transformer增强的Conformer方法,该方法深入分析了Swin Transformer强大的多尺度特征提取能力以及Conformer对局部和全局特征的高效整合优势,... 在医学领域,皮肤癌早期的精准诊断对患者的治疗具有重大意义。文章创新性地提出了基于Swin Transformer增强的Conformer方法,该方法深入分析了Swin Transformer强大的多尺度特征提取能力以及Conformer对局部和全局特征的高效整合优势,并将两者有机结合。针对ISIC 2019皮肤图像数据集,进行了严谨的数据预处理,包括数据增强、归一化等操作,以提升模型的泛化能力。随后运用精心设计的模型对大量皮肤图像展开精准分类。实验结果表明,此模型在皮肤癌分类任务中展现出卓越性能,在准确率、召回率和F1值等关键指标上相较于传统模型取得显著提升。 展开更多
关键词 Swin Transformer CONFORMER 皮肤癌分类 ISIC 2019
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基于非典型类数据平衡的皮肤癌智能诊断策略
2
作者 彭建伟 谭政波 +3 位作者 韩霖 庄艳 陈科 林江莉 《电脑知识与技术》 2023年第1期41-42,共2页
皮肤癌早期诊断和筛查非常重要,但是皮肤癌识别难度较大,诊断准确度一直偏低。在国际皮肤影像协会举办的最近一次多分类竞赛ISIC2019上,冠军模型的平均准确率仅为63.6%。目前亟须性能良好的策略来提升皮肤病智能分类的准确性。经研究使... 皮肤癌早期诊断和筛查非常重要,但是皮肤癌识别难度较大,诊断准确度一直偏低。在国际皮肤影像协会举办的最近一次多分类竞赛ISIC2019上,冠军模型的平均准确率仅为63.6%。目前亟须性能良好的策略来提升皮肤病智能分类的准确性。经研究使用EfficientNet网络,并创新性提出非典型类数据平衡策略。用ISIC2019竞赛数据进行实验,结果显示,八分类的平均准确度高达82.4%。非典型类数据平衡策略为不均衡数据集的分类提供了一个新的方案。 展开更多
关键词 皮肤癌图像 EfficientNet 不均衡数据集 多分类 isic2019
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