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使用多层感知神经网络和BAT优化算法来增强皮肤疾病诊断
Hasanain Hayder Razzaq doi：https：//doi.org/10.33545/2707661x.2024.v5.i2b.102抽象的皮肤癌源自构成皮肤主要成分的细胞。这些细胞生长，分裂形成新细胞，并随着老化和死亡而替换旧细胞。然而，这个过程有时会出现故障，导致产生不必要的新细胞或旧细胞死亡，从而导致大量被称为肿瘤的组织。在这项研究中，我们专注于使用公开可用的ISIC数据集中的皮肤图像诊断七种类型的皮肤病。作为一种创新，采用了一种称为Google Net的卷积神经网络体系结构，以进行最佳特征提取。随后，使用带有传输学习的三层感知器网络对特征进行了分类。在分类之前，使用BAT优化算法在单独的特征选择阶段选择有效特征。然后将这些优化的特征送入感知到的网络进行分类。所提出的方法的准确性为98％，与基线方法相比，提高了5％。关键字：皮肤疾病，感知到神经网络，蝙蝠优化算法1。引入匹配治疗方法以诊断速度和准确性对当今医学界患者的生活质量和治疗结果至关重要。由于皮肤癌和皮肤疾病中有分化模式和类似症状的错误的机会很高，因此诊断提出了挑战。dl辅助皮肤科医生以0.87的AUC实现了最佳性能。常规的诊断方法大部分时间都取决于专家的经验，有时结果是错误的且耗时的。因此，这种情况证明了在皮肤图像分析的这一领域中改进的技术的依赖性，以提高诊断精度[1]。在这种情况下，人工智能技术，尤其是神经网络，赋予医学成像中自动化和有效分析的可能性。仍然，挑战仍然存在于最佳特征选择和减少计算复杂性。这项工作提出了一个具有多层感知神经网络和BAT优化算法的模型，以有效地解决并为皮肤疾病诊断提供准确的解决方案[2,3]，这些问题需要在现实生活中解决方案中解决方案。已经完成了各种工作以提高皮肤病诊断的性能。在研究中，黑色素瘤危险使用了在皮肤镜图像训练的DL模型。dl算法表现出很高的诊断精度，并证明它们可以与经验丰富的皮肤科医生达成平等。当前的研究的目的是批判性地评估DL在诊断黑色素瘤并探索其与皮肤科医生的相互作用方面的性能。通过多个数据库进行系统搜索确定了37项研究，其中27个具有足够的数据将其包括在荟萃分析中。结果：DL特异性的灵敏度为82％，为87％，AUC为0.92。与皮肤科医生相比，DL模型的表现更好，AUC为0.87，而皮肤科医生的AUC为0.83。这些发现表明，DL可以在黑色素瘤诊断中支持皮肤科医生，尽管进一步的大规模研究对于克服医学AI诊断的挑战是必要的。
多层LSTM交通警察手势识别...
摘要： - 根据国际自动驾驶技术标准，如果要在道路上驾驶自动驾驶车辆，它们必须具有承认交通警察手势的功能。目前，交通警察的手势识别方法主要分为三类，即基于生物电信号，基于传感器的识别和基于机器视觉的识别的识别。本文主要关注传统机器视觉技术在处理动态的交通警察手势时很容易忽略关键坐标和时间功能的情况。本论文提出了一个多层LSTM模型，该模型整合了连续的子中限角度和交通警察的注意力模型。基于MediaPipe，在统一关键点之后，接受融合角度信息的模型的精度比未经角度信息融合的训练的模型更高，并且使用33个关键点训练的模型及其MediaPipe的角度信息比501关键点及其角度信息更准确。最后，根据本文提出的模型，对中国交通警察的手势数据集取得了良好的测试结果。
