Using Multiple Real-World Dermoscopic Photographs of One Lesion Improves Melanoma Classification via Deep Learning
Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung
Beitragende
Details
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Seitenumfang | 4 |
| Fachzeitschrift | Journal of the American Academy of Dermatology |
| Jahrgang | 90 |
| Ausgabenummer | 5 |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - Jan. 2024 |
| Peer-Review-Status | Ja |
Externe IDs
| ORCID | /0000-0003-4340-9706/work/152545758 |
|---|---|
| ORCID | /0000-0002-2164-4644/work/152545846 |
| unpaywall | 10.1016/j.jaad.2023.11.065 |
| Scopus | 85184078064 |
| Mendeley | 4d305500-a5f4-3d26-8cf8-8213f7d093d3 |
Schlagworte
Schlagwörter
- uncertainty estimation, deep learning, diagnostic accuracy, dermatology, robustness, diagnosis, melanoma, artificial intelligence, dermoscopy