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World File Search System皮肤癌
AI 模型在皮肤癌检测中实现了高精度
本研究的一个关键创新是使用 TTA——一种通过对测试图像进行随机修改来人为扩大数据集的技术。这提高了模型在各种皮肤病变中的推广能力，提高了诊断精度。加权集成方法结合了各个模型的优势，优于该领域的其他现有方法，为皮肤病诊断提供了强大的工具。
通过高光谱成像基于注意力的皮肤癌分类
摘要 - 近年来，高光谱成像已用于几种医疗应用中，以自动诊断不同的疾病。这些图像在识别不同类型的癌症方面表现出良好的性能。在用于分类，机器学习和深度学习技术的方法中，出现了作为处理这些数据的最合适算法。在本文中，我们提出了一种新型的高光谱图像分类体系结构，利用视觉变压器。我们在包含76个皮肤癌图像的真实高光谱数据集上验证了该方法。获得的结果清楚地表明，视觉变换是适合此任务的合适架构。测量结果在虚假负率和处理时间方面都优于最先进的结果。最后，首次在医学高光谱图像上评估注意力机制。
非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）多学科护理团队（MDT）
对于诊断为NMSC的患者，例如BCC和CSCC，他们的病例可能需要特定的医疗专业知识，具体取决于癌症的位置，大小和阶段。如果案例已提高，则可能需要各种专业的不同医疗保健专业人员来管理患者疾病。
社论：治疗晚期黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的新策略
皮肤恶性肿瘤分为黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌（1）。皮肤黑色素瘤造成皮肤癌的大部分死亡，其生存率取决于诊断时肿瘤阶段，这取决于肿瘤深度（Breslow）以及淋巴结的参与或远处转移（2）。非黑色素瘤皮肤癌包括一组异质性恶性肿瘤，包括基底细胞癌（BCC），皮肤鳞状细胞癌（SCC），默克尔细胞癌和皮肤辅助肿瘤（3）。尽管与非黑色素瘤皮肤癌有关的死亡率很低，但由于发病率很高，但死亡人数的绝对数量与黑色素瘤相当（2，3）。在大多数情况下，这些肿瘤作为局部肿瘤存在，并接受了治疗手术或放射疗法的治疗，但是它们也可以在晚期或转移阶段出现，因此需要全身治疗。在过去十年中，随着免疫疗法和靶向疗法的发展，治疗景观最近扩大了。因此，本研究主题中提供的有关先进皮肤恶性肿瘤管理的尖端主题的更新对读者的视角很有帮助。在全球范围内，手术是皮肤癌治疗的中流tay柱。然而，手术的应用有时是具有挑战性的，例如在肿瘤上，在肿瘤上，非常高级的肿瘤或肿瘤定义较差的临床边缘（4）。在这种情况下，MOHS显微照片手术代表了确保免费切除边缘的完整切除的最佳方式（5）。）。但是，该技术受高成本的限制。Surmanowicz等。报道了Mu-oul-Nectrique Micrograhing手术（MTMS）的效率和安全性，这是一种替代显微照片技术，其中使用副材料的病理学家在术后对整个切除的边缘进行了评估。作者报告了MTMS接近后没有肿瘤复发的病例（Surmanowicz等人在局部晚期肿瘤中，手术可能非常复杂甚至是不可能的。对皮肤癌发病机理的最新知识导致了选择性和有效药物的发展。在这种情况下，Rubatto等。of toppective报告了晚期黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的经典策略和新策略。关于非黑色素瘤
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
微生物辅助超声检查黑色素瘤皮肤癌的成像和治疗：系统评价
FrançoisAvry，Coralie Mousset，Edward Oujagir，Ayache Bouakaz，ValérieGouilleux-Gruart等。微生物辅助超声检查黑色素瘤皮肤癌的超声检查和治疗：系统评价。医学与生物学超声波，Inpress，48（11），pp.2174-2198。10.1016/j.ultrasmedbio.2022.06.021。Inserm-03707096
使用THZ超材料生物传感器对皮肤癌的早期检测和定量分析
Terahertz成像为早期发现皮肤癌提供了巨大的潜力。这项研究引入了一种超物质单位细胞，该单元旨在在Terahertz（THZ）带中进行非侵入性接触性皮肤癌检测。传感器仅依赖于反射系数响应，从而在不需要复杂的信号处理的情况下对组织性质的细微变化提供了高度的敏感性。这种简单性可能会导致早期癌症检测的经济高效且直接实施。使用代表各种皮肤类型的3D模型进行模拟，包括正常皮肤，基底细胞癌（BCC）和黑色素瘤。使用双Debye模型确定样品的介电特性。模拟表明，超材料设计以1.15 THz的特定频率表现出双负材料特性。在皮肤接触和检测恶性肿瘤后，反射系数显示出向较低频率的转移。值得注意的是，黑色素瘤样品表现出最显着的转移，表明与BCC相比，癌症形式更严重。此外，观察到正常皮肤和恶性皮肤之间的共振频率的差异随样品的厚度增加。传感器在检测癌症厚度方面表现出很高的灵敏度，对于基底细胞癌（BCC）的灵敏度为9.25 GHz/µm，黑色素瘤的灵敏度为10.2 GHz/µm。这些发现强调了传感器在最早阶段检测皮肤癌的能力，无论其严重程度如何。此外，线性回归分析表明，BCC和黑色素瘤的共振频率与癌症厚度变化之间存在牢固的相关性，R2值分别为0.9948和0.9947。
doi：10.31557/apjcp.2024.25.3.1053非黑色素瘤皮肤癌的地理空间模式与伊朗的气候变化有关
恶性黑色素瘤（MM）和非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）代表了两种主要类型的皮肤癌。NMSC由基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和Bowen病组成。NMSC和MM均显示出有关发病率的增加[1，2]。除了各种因素，例如家庭或个人病史，免疫系统弱化和苍白的肤色外，这种疾病的患病率还取决于环境因素。长时间暴露于紫外线辐射是皮肤癌最重要的环境风险因素[3-8]。基于主要的流行病学证据，太阳辐射在皮肤癌的发展中起着至关重要的作用。环境研究进一步表明，该癌症的患病率与纬度和高度的变化有关[9]。根据这些研究，皮肤癌的发生率往往会在较低的纬度和较高的高度下增加。此外，有证据表明，户外活动，增加对紫外线辐射的暴露以及阳光总小时也会导致皮肤癌的发生率[10]。在这方面，各种类型的皮肤癌与环境条件和紫外线（UV）辐射的水平显着相关[11]。
使用计算机视觉用于孟加拉国的皮肤病诊断：皮肤癌深度学习模型中的可解释性和透明度提高
摘要：每年发现超过200万例新病例，皮肤癌是全球最普遍的癌症。皮肤癌是孟加拉国第二大流行的癌症，仅次于乳腺癌。为了改善患者的结局，必须早日检测并治疗皮肤癌。在孟加拉国，皮肤科医生和其他可以识别和治愈皮肤癌的医学专业人员的可用性受到限制。因此，直到良好先进之前，才发现许多皮肤癌病例。皮肤癌的图像可以通过深度学习算法成功地分类。这些模型通常缺乏可解释性，这可能使理解它们得出某些结论的原因可能具有挑战性。由于缺乏可解释性，深度学习模型在增强皮肤癌检测和治疗中的应用可能具有挑战性。在本文中，我们提供了一种技术，可改善孟加拉国在孟加拉国中对皮肤癌进行分类的深度学习模型的可解释性。使用我们技术中的显着图和注意力图的混合物可视化对模型判断至关重要的特征。在孟加拉国的皮肤癌照片集中，我们测试了我们的方法。我们的发现表明，我们的方法可以增强皮肤癌分类深度学习模型的可解释性，而不会大大降低其准确性。还表明，使用我们的策略可能会使深度学习模型更容易识别皮肤癌。我们可以通过检查显着性和注意力图来更好地掌握模型判断背后的推理。这对于使用深度学习模型来识别和治疗皮肤癌的医学专业人员可能是有益的。可以通过使用我们的技术使深度学习模型对皮肤癌分类更可解释的技术来改善孟加拉国的皮肤癌检测和治疗。任何用于对皮肤癌进行分类的深度学习模型都可以使用我们的技术来使用，这很容易构建。将来将将患者的年龄和医疗背景添加到照片中，以增强我们的过程。我们还希望使用更大的皮肤癌照片样本来测试我们的方法。通过使深度学习模型易于阅读，建议的策略可以帮助改善孟加拉国皮肤癌的检测和治疗。这可能会导致早期皮肤癌的识别和治疗，这将使患者受益。
人工智能在头颈部皮肤癌早期检测和分子分类中的作用：多学科视角
收稿日期：2024 年 11 月 1 日，稿件编号。ijcmi-24-156578；编辑指定日期：2024 年 11 月 2 日，PreQC 编号。P-156578；审稿日期：2024 年 11 月 18 日，QC 编号。Q-156578；修订日期：2024 年 11 月 23 日，稿件编号。R-156578；出版日期：2024 年 11 月 30 日，DOI：10.4172/2376- 0249.1000990 * 通讯作者：Caroline Dubertret，法国帕莱索巴黎理工学院营养科学系；电子邮件：carolineubertret@ns.jp 引用：Dubertret C. (2024) 人工智能在头颈部皮肤癌早期检测和分子分类中的作用：多学科视角。Int J Clin Med Imaging 11：990。版权所有：© 2024 Dubertret C. 这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。