先进的机器学习技术用于黑色素瘤皮肤癌的检测与分类：一项综合评估

皮肤癌是最常见和致命的癌症类型之一，全球病例数量急剧增加。如果在早期阶段未被诊断，它可能导致转移，造成较高的死亡率。如果及早发现，皮肤癌是可以治愈的。因此，及时准确地诊断此类癌症目前是一个关键的研究目标。各种机器学习技术已被应用于皮肤癌检测和恶性程度分类的计算机辅助手段。机器学习是人工智能（AI） 的一个子领域，涉及能够从数据中学习并对以前未见过的数据进行预测的模型和算法。传统的活检方法用于诊断皮肤癌，这是一项繁琐且昂贵的程序。另一方面，用于癌症诊断的机器学习算法可以帮助早期检测，降低专家的工作负担，同时提高皮肤病变的诊断准确性。本文对用于检测皮肤癌的多种先进机器学习技术进行了关键性评估。收集了若干研究，并对 k 最近邻、支持向量机和卷积神经网络算法在基准数据集上的表现进行了分析。简要讨论了每种算法的缺陷和不足。文章强调了检测皮肤癌面临的挑战，并提出了未来研究的范围。