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smart mobinet:A Deep Learning Approach for Accurate Skin Cancer Diagnosis

Computers, Materials & Continua 2023年第12期77卷 3533-3549页

作者： Muhammad Suleman Faizan Ullah Ghadah Aldehim Dilawar Shah Mohammad Abrar Asma Irshad Sarra Ayouni Department of Computer Science Bacha Khan UniversityCharsaddaPakistan Department of Information Systems College of Computer and Information SciencesPrincess Nourah bint Abdulrahman UniversityP.O.Box 84428Riyadh11671Saudi Arabia Faculty of Computer Studies Arab Open UniversityMuscatOman School of Biochemistry and Biotechnology University of the PunjabLahorePakistan

The early detection of skin cancer,particularly melanoma,presents a substantial risk to human *** study aims to examine the necessity of implementing efficient early detection systems through the utilization of deep learning ***,the existing methods exhibit certain constraints in terms of accessibility,diagnostic precision,data availability,and *** address these obstacles,we put out a lightweight model known as smart mobinet,which is derived from MobileNet and incorporates additional distinctive *** model utilizes a multi-scale feature extraction methodology by using various convolutional *** ISIC 2019 dataset,sourced from the International Skin Imaging Collaboration,is employed in this *** data augmentation approaches are implemented to address the issue of model *** this study,we conduct experiments to evaluate and compare the performance of three different models,namely CNN,MobileNet,and smart mobinet,in the task of skin cancer *** findings of our study indicate that the proposed model outperforms other architectures,achieving an accuracy of ***,the model exhibits balanced precision,sensitivity,and F1 scores,all measuring at *** model serves as a vital instrument that assists clinicians efficiently and precisely detecting skin cancer.

关键词： Deep learning smart mobinet machine learning skin lesion melanoma skin cancer classification

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