الكشف عن سرطان الجلد وتصنيفه باستخدام نهج التعلم العميق

يُعتبر سرطان الجلد من أكثر أنواع السرطان شيوعًا وقد تكون مميتة على مستوى العالم، مما يبرز الحاجة الملحة إلى تقنيات فحص دقيقة وفعالة. تقدم هذه الدراسة طريقة مبتكرة لتشخيص سرطان الجلد باستخدام تقنية الترميز وفك الترميز مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تتيح هذه الطريقة استخراج المميزات بفعالية من صور الآفات الجلدية. في الوقت نفسه، نستخدم هياكل CNN، بما في ذلك DenseNet201 و VGG16 و Xception، لتصنيف الآفات الجلدية إلى سبع فئات. نقوم بتقييم المنهجية بدقة باستخدام مجموعة بيانات واسعة، وتؤكد النتائج التجريبية فعالية الاستراتيجية المقترحة في الكشف بدقة عن أشكال سرطان الجلد المختلفة. علاوة على ذلك، تُظهر الأبحاث المقارنة لتصاميم CNN المختلفة رؤى مهمة حول نقاط قوتها وضعفها في تشخيص سرطان الجلد. تُعزز هذه الدراسة مجال التشخيص المعتمد على الكمبيوتر لسرطان الجلد، مقدمة فرصًا متفائلة للتعرف المبكر وتحسين نتائج المرضى.