Kinabalu

皮肤科中的人工智能

皮肤镜图像用于黑色素瘤手术切除。Int J Comput Assist Radiol Surg 2017;12:1021-30。2. Esteva A、Kuprel B、Novoa RA、Ko J、Swetter SM、Blau HM 等。使用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤科医生级别分类。Nature 2017;542:115-8。3. Tan E、Lin F、Sheck L、Salmon P、Ng S。一种实用的决策树模型，用于预测眼周基底细胞癌切除后重建手术的复杂性。J Eur Acad Dermatol Venereol 2017;31:717-23。4. Chichi N、Takwoingi Y、Dinnes J、Matin RN、Bassett O、Moreau JF 等。智能手机应用程序用于对皮肤病变疑似黑色素瘤的成年人进行分类。Cochrane Database Syst Rev 2018;12:CDO13192。5. Hekler A、Utikal JS、Enk AH、Berking C、Klode J、Schadendorf D 等人。使用深度神经网络对组织病理学黑色素瘤图像进行病理学家级别分类。Eur J Cancer 2019；115:79-83。6. Mukherjee R、Manohar DD、Das DK、Achar A、Mitra A、Chakraborty C。用于可重复慢性伤口评估的自动组织分类框架。Biomed Res Int 2014；2014:851582。 7. Emam SD、Du AX、Surmanowicz P、Thomsen SF、Greiner R、Gniadecki R。使用机器学习预测生物制剂对银屑病患者的长期疗效。Br J Dermatol 2020；182：1305-7。8. de Guzman LC、Maglaque RP、Torres VM、Zapido SP、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多级人工神经网络的设计和评估。在：2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议 (AIMS)，马来西亚哥打京那巴鲁；2015 年。第 42-7 页。可从以下网址获取：https://www.ieeexplore.ieee.org/document/7604549。[最后访问时间为 2019 年 12 月 18 日]。 9. Han SS, Park GH, Lim W, Kim MS, Na JI, Park I, 等. 深度神经网络在甲癣诊断中表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS One 2018；13：e0191493。10. Zang Q, Paris M, Lehman DM, Bell S, Kleinststreuer N,