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World File Search System皮肤癌
研究文章增强皮肤癌分类...
背景：皮肤癌诊断对皮肤科医生来说是一个挑战，因为其在诊断类别之间具有复杂的视觉差异。卷积神经网络 (CNN)，特别是 Efficient Net B0-B7 系列，在多类皮肤癌分类中表现出了优越性。本研究通过展示专为 Efficient Net 模型设计的定制预处理流程来解决视觉检查的局限性。该研究利用具有预训练 ImageNet 权重的迁移学习，旨在提高不平衡多类分类环境中的诊断准确性。方法：本研究开发了一种专门的图像预处理流程，包括图像缩放、数据集增强和伪影去除，以适应 Efficient Net 模型的细微差别。使用 Efficient Net B0-B7 数据集，迁移学习对具有预训练 ImageNet 权重的 CNN 进行微调。严格的评估采用精确度、召回率、准确度、F1 分数和混淆矩阵等关键指标来评估迁移学习和微调对每个 Efficient Net 变体在对不同皮肤癌类别进行分类时的表现的影响。结果：该研究展示了为 Efficient Net 模型量身定制的预处理流程的有效性。迁移学习和微调显著增强了模型辨别不同皮肤癌类别的能力。对八个 Efficient Net 模型 (B0-B7) 进行皮肤癌分类的评估揭示了不同癌症类别之间的不同性能模式。虽然占多数的类别良性角化病实现了高精度 (>87%)，但在准确分类湿疹类别方面存在挑战。黑色素瘤尽管只占少数 (占图像的 2.42%)，但在所有模型中的平均精度为 80.51%。然而，在预测疣软疣 (90.7%) 和牛皮癣 (84.2%) 实例时，观察到的性能不佳，这凸显了需要有针对性地改进以准确识别特定皮肤癌类型。结论：皮肤癌分类研究利用 EfficientNets B0-B7 和从 ImageNet 权重进行迁移学习。 EfficientNet-B7 的性能达到了巅峰，实现了突破性的 84.4% 的 top-1 准确率和 97.1% 的 top-5 准确率。它非常高效，比领先的 CNN 小 8.4 倍。通过混淆矩阵进行的详细每类分类准确率证实了它的熟练程度，表明 EfficientNets 在精确的皮肤病学图像分析方面具有潜力。
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。
基于纳米粒子的皮肤癌治疗方法
摘要：纳米粒子作为抗肿瘤剂和药物载体已显示出显著的前景。尽管在免疫调节方面取得了进展，但低成功率和毒性仍然是临床肿瘤学环境中的限制因素。在本综述中，我们评估了用于全身和局部治疗皮肤癌的药物输送纳米粒子的进展。对对照试验、荟萃分析和 Cochrane 评论文章进行了系统回顾。资格标准包括：（1）主要关注纳米粒子对皮肤癌的效用；（2）可用的预防和治疗结果指标；（3）详细的受试者人群；（4）英语；（5）存档为全文期刊文章。共选择了 43 篇文章进行审查。定性分析表明，纳米级系统表现出显着的抗肿瘤和抗转移特性：提高药物生物利用度、降低毒性、增强渗透性和保留效果，以及抑制肿瘤生长等。用于治疗皮肤癌的纳米制剂在很大程度上落后于用于治疗其他癌症的纳米制剂——其中几种癌症已经实现了商业化。然而，新证据表明，这些载体在治疗原发性和转移性皮肤癌方面发挥着重要作用。
Sentinel淋巴结活检针对皮肤癌（黑色素瘤）
驾驶：在恢复驾驶之前，您需要从外科手术中充分恢复。您应该摆脱疼痛的分散效果，或者您可能服用的任何止痛药的镇静剂或其他作用。您应该在驾驶位置上舒适，并能够安全控制您的汽车，包括自由执行紧急停车。这可能需要2周。，您必须在返回驾驶之前与您的汽车保险公司联系有关盖子。
再利用候选药物治疗皮肤癌
1 Geno ´ Mica Laboratory, Department of Geno ´ Mica, National Institute of Rehabilitation Luis Guillermo Ibarra Ibarra, City of Me ´ Xico, Mexico, 2 Laboratory of Biological Molecular Faculty of Pharmacy, Auto ´ noma University of Morelos, Cuernavaca, Morelos, Mexico, 4 Department of Pharmacy, Faculty of Qual ´ Mica, National Auto University of Me ´ Xico, City of Me ´ Xico, Mexico, 5 Conacyt-Laboratory of Biotechnology, National Institute of Rehabilitations Luis Guillermo Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra Ibarra, city of me Xico,墨西哥，伊朗德黑兰的Shahid Beheshti医学科学大学6植物化学研究中心，7医学学院
国家皮肤癌预防计划 2023-2026 年 - ...
向 RCSI - 3 年级药学学生提供皮肤癌预防教育 推广 NCCP 关于 HSEland 的皮肤保护模块 5 月份在爱尔兰黑色素瘤论坛上向皮肤癌护士介绍了国家皮肤癌预防计划。 向皮肤癌护士提供 SunSmart 挂绳，用于推广皮肤癌预防电子学习模块，作为医院计划的宣传日的一部分 NCCP 为 PHN 儿童健康评估手册提供了关于防晒的更新文本 塔拉格特护理教育包括有关皮肤癌预防的信息 在 HSE Talking Health and Wellbeing 播客中讨论了皮肤癌预防 在 Kilbarrack 初级保健中心和公共等候区重点展示 SunSmart 海报和信息视频
使用深度学习方法的黑色素瘤皮肤癌检测
黑色素瘤是皮肤癌最具侵略性的类型之一，其早期发现对于改善患者的存活率和治疗结果至关重要。常规的诊断方法通常遭受高计算成本和较低的精度，这主要是由于特征选择和分类策略不足。这项研究的目的是将最先进的深度学习技术与优化算法相结合，以开发出一种精确有效的预测系统以进行黑素瘤检测。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架集成了用于图像分类的卷积神经网络（CNN）和用于特征选择的二进制灰狼优化（GWO）算法。二进制GWO算法确定了皮肤病学图像中最相关的特征，从而消除了冗余并减轻了计算负担。然后对CNN进行精制特征子集的训练，以提高分类效率。公开可用的皮肤病变数据集的广泛实验表明，所提出的模型显着优于传统的机器学习模型。敏感性，特异性和整体分类精度的提高突出了将深度学习与优化技术相结合的有效性。我们的结果表明，深度学习和优化方法（例如二进制GWO算法）可以成功应用于黑色素瘤诊断。该策略不仅提高了检测效率和准确性，而且还支持早期诊断和治疗计划，从而提高患者的结果。通过利用二进制GWO算法来优化特征选择过程和用于图像分类的CNN，建议的方法可以降低计算成本，同时提高分类精度。与传统机器学习模型相比，该模型在公开可用的皮肤病变数据集进行了培训和评估时，表现出敏感性，特异性和整体准确性的显着提高。
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。
皮肤癌治疗的创新：从传统方法到靶向治疗。
联合疗法已成为提高治疗效果的常用策略。例如，与晚期黑色素瘤的单一疗法相比，将 BRAF 抑制剂与 MEK 抑制剂联合使用已证明效果更佳。同样，免疫疗法可与放疗或化疗联合使用以产生协同效应，在直接针对癌细胞的同时最大限度地提高免疫反应。这种多模式方法已成为一种解决单一药物治疗中经常出现的耐药机制的方法 [8]。
肿瘤学中黑色素瘤作为皮肤癌的历史回顾
摘要黑色素瘤是一种源自黑色素细胞的皮肤癌，是产生色素黑色素的细胞。黑色素瘤是最具侵略性和致命形式的癌症之一，因为如果未发现和治疗，它可以迅速传播到其他器官。黑色素瘤的历史可以追溯到古代，以希腊语术语“ Melas”命名，这意味着黑色。黑色素瘤的治疗史反映了了解该疾病的生物学，病理学和免疫学的进步，以及针对特定分子途径或免疫反应的新型治疗策略的发展。与约翰·亨特（John Hunter），华莱士·克拉克（Wallace Clark）和亚历山大·布雷斯洛（Alexander Breslow）这样的重要人物以及他们的开拓性工作。在此，这篇叙事评论是关于过去3个世纪黑色素瘤史上最重要的医学地标。