使用深度学习进行黑色素瘤检测和分类

黑色素瘤是一种具有显著高死亡率的癌症。由于其严重的后果，准确诊断这种侵袭性癌症至关重要。关键诊断指标包括不对称的形状、异质的颜色、直径大于6毫米和不规则的边缘，这些通常通过皮肤科医生的视觉检查来识别。传统的癌症检测方法是活检，即去除或刮取皮肤样本进行广泛的实验室测试。这个过程既痛苦又耗时。为了改善患者体验并提高诊断效率，开发了基于计算机的检测，利用图像处理技术和深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），准确识别黑色素瘤。关键词：深度学习，CNN，基于计算机的检测