Detalles de la búsqueda
1.
Using multiple real-world dermoscopic photographs of one lesion improves melanoma classification via deep learning.
J Am Acad Dermatol
; 90(5): 1028-1031, 2024 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38199280
2.
Patients' and dermatologists' preferences in artificial intelligence-driven skin cancer diagnostics: A prospective multicentric survey study.
J Am Acad Dermatol
; 2024 Apr 24.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38670313
3.
Federated Learning for Decentralized Artificial Intelligence in Melanoma Diagnostics.
JAMA Dermatol
; 160(3): 303-311, 2024 Mar 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38324293
4.
Explainable artificial intelligence in skin cancer recognition: A systematic review.
Eur J Cancer
; 167: 54-69, 2022 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35390650
5.
Model soups improve performance of dermoscopic skin cancer classifiers.
Eur J Cancer
; 173: 307-316, 2022 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35973360
6.
Robustness of convolutional neural networks in recognition of pigmented skin lesions.
Eur J Cancer
; 145: 81-91, 2021 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33423009
7.
Combining CNN-based histologic whole slide image analysis and patient data to improve skin cancer classification.
Eur J Cancer
; 149: 94-101, 2021 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33838393
8.
A benchmark for neural network robustness in skin cancer classification.
Eur J Cancer
; 155: 191-199, 2021 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34388516
9.
Skin cancer classification via convolutional neural networks: systematic review of studies involving human experts.
Eur J Cancer
; 156: 202-216, 2021 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34509059
10.
Effects of Label Noise on Deep Learning-Based Skin Cancer Classification.
Front Med (Lausanne)
; 7: 177, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32435646
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