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皮肤肿瘤图像自动分类的研究进展
文献摘要：
皮肤恶性肿瘤对患者健康有极大的威胁,由于现有诊断技术存在精准性差及有创操作等局限性,导致皮肤恶性肿瘤的临床诊断精度低,误诊率高,诊疗效率低下.使用计算机算法进行图像自动分类可以有效提高临床诊断效率.对近年来国内外相关研究工作进行了系统性归纳,总结了皮肤肿瘤图像自动分类模型常用的皮肤图像数据集和评估指标.对目前计算机技术在皮肤肿瘤诊断方面的常用模型及效果进行了详细的阐述,对比分析了各种方法的优势、局限及适用范围,并对未来发展趋势进行了展望.
文献关键词：
皮肤肿瘤;人工智能;皮肤图像分类;智能诊断;皮肤图像数据集
中图分类号：
作者姓名：
王慧;戚倩倩;李雪;孙卫佳;刘莹;姚春丽
作者机构：
长春工业大学 计算机科学与工程学院,长春 130012;吉林大学第二医院 皮肤科,长春 130041
文献出处：
引用格式：
[1]王慧;戚倩倩;李雪;孙卫佳;刘莹;姚春丽-.皮肤肿瘤图像自动分类的研究进展)[J].计算机工程与应用,2022(16):31-48
A类：
皮肤图像数据集,皮肤图像分类
B类：
皮肤肿瘤,自动分类,皮肤恶性肿瘤,诊断技术,技术存在,精准性,有创操作,误诊率,诊疗效率,计算机算法,诊断效率,分类模型,计算机技术,肿瘤诊断,智能诊断
AB值：
0.253222
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