Detection and Classification of Skin Cancer Using Deep Learning
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Background and Aim
Skin cancer has grown dramatically over the past decades, and the importance of early treatment is increasing day by day. The purpose of this study is to use deep neural networks to create an auto-diagnosis system for melanoma, in which data is directly controlled as part of a deep learning process.
Materials and Methods
In this paper, studies on related pictures of skin cancer were performed.  For the diagnosis of benign or malignant skin cancer, the deep neural network classifier is used with the help of the Tensorflow framework and the use of the Keras libraries. The dataset which are used in this study consist 70 images of melanoma and 100 images of benign moles. In the proposed model, 80% of the database images are used for training and 20% of the database images are selected for testing.
Results
The proposed method offers a higher detection accuracy than other existing methods, which has increased the accuracy of diagnosis in most cases by more than 10%. The high accuracy of the diagnosis and classification and the speed of convergence to the final result are the characteristics of this Research Compared to other Research.
Conclusion
An automatic system based on deep learning is presented to identify and categorize skin cancer which provides high accuracy and speed.
Language:
Persian
Published:
Birjand University of Medical Sciences, Volume:26 Issue: 1, 2019
Pages:
44 to 53
magiran.com/p1960018  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!