Key points are not available for this paper at this time.
يمكن أن تكون سرطانات الجلد، مثل الميلانوما، صعبة الاكتشاف في مراحلها المبكرة لأنها غالباً ما تشبه الشامات الحميدة. إن الاكتشاف المبكر للميلانوما أمر ح crucial لأنه يزيد من فرص العلاج الناجح ويمنع انتشار السرطان إلى مناطق أخرى من الجسم. تعتبر خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات رؤية الكمبيوتر تقنيات متنوعة للكشف عن الميلانوما. ومع ذلك، فإن الأبحاث الحالية لها قيود، مثل اكتشاف غير دقيق وأوقات حساب أطول. تقترح هذه الورقة خوارزمية هجينة جديدة تعتمد على التعلم المتطرف (ELM) وتحسين التعلم القائم على التعليم (TLBO) ك تقنية متنوعة للكشف عن الميلانوما. يعد ELM شبكة عصبية ذات طبقة خفية واحدة تتدرب بسرعة وبدقة، بينما يعد TLBO خوارزمية تحسين تستخدم لضبط معلمات الشبكة لتحسين الأداء. معاً، يمكن أن تصنف هذه التقنيات آفات الجلد كصور حميدة أو خبيثة، مما قد يحسن دقة اكتشاف الميلانوما.
دراسة Priyadharshini وآخرون (Thu) هذا السؤال.