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Computer Vision with Machine Learning Enabled Skin Lesion Classification Model

Computers, Materials & Continua 2022年第10期73卷 849-864页

作者： Romany F.Mansour Sara A.Althubiti Fayadh Alenezi Department of Mathematics Faculty of ScienceNew Valley UniversityEl-Kharga72511Egypt Department of Computer Science College of Computer and Information SciencesMajmaah UniversityAl-Majmaah11952Saudi Arabia Department of Electrical Engineering College of EngineeringJouf UniversitySakaka72388Saudi Arabia

Recently,computer vision(CV)based disease diagnosis models have been utilized in various areas of *** the same time,deep learning(DL)and machine learning(ML)models play a vital role in the healthcare sector for the effectual recognition of diseases using medical imaging *** study develops a novel computer vision with optimal machine learning enabled skin lesion detection and classification(CVOML-SLDC)*** goal of the CVOML-SLDC model is to determine the appropriate class labels for the test dermoscopic ***,the CVOML-SLDC model derives a gaussian filtering(GF)approach to pre-process the input images and graph cut segmentation is ***,firefly algorithm(FFA)with EfficientNet based feature extraction module is applied for effectual derivation of feature ***,naïve bayes(NB)classifier is utilized for the skin lesion detection and classification *** application of FFA helps to effectually adjust the hyperparameter values of the EfficientNet *** experimental analysis of the CVOML-SLDC model is performed using benchmark skin lesion *** detailed comparative study of the CVOML-SLDC model reported the improved outcomes over the recent approaches with maximum accuracy of 94.83%.

关键词： Skin lesion detection dermoscopic images machine learning deep learning graph cut segmentation EfficientNet

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