Using multiple real-world dermoscopic photographs of one lesion improves melanoma classification via deep learning

Medienart:

E-Artikel

Erscheinungsjahr:

2024

Erschienen:

2024

Enthalten in:

Zur Gesamtaufnahme - volume:90

Enthalten in:

Journal of the American Academy of Dermatology - 90(2024), 5 vom: 01. Apr., Seite 1028-1031

Sprache:

Englisch

Beteiligte Personen:

Hekler, Achim [VerfasserIn]
Maron, Roman C [VerfasserIn]
Haggenmüller, Sarah [VerfasserIn]
Schmitt, Max [VerfasserIn]
Wies, Christoph [VerfasserIn]
Utikal, Jochen S [VerfasserIn]
Meier, Friedegund [VerfasserIn]
Hobelsberger, Sarah [VerfasserIn]
Gellrich, Frank F [VerfasserIn]
Sergon, Mildred [VerfasserIn]
Hauschild, Axel [VerfasserIn]
French, Lars E [VerfasserIn]
Heinzerling, Lucie [VerfasserIn]
Schlager, Justin G [VerfasserIn]
Ghoreschi, Kamran [VerfasserIn]
Schlaak, Max [VerfasserIn]
Hilke, Franz J [VerfasserIn]
Poch, Gabriela [VerfasserIn]
Korsing, Sören [VerfasserIn]
Berking, Carola [VerfasserIn]
Heppt, Markus V [VerfasserIn]
Erdmann, Michael [VerfasserIn]
Haferkamp, Sebastian [VerfasserIn]
Drexler, Konstantin [VerfasserIn]
Schadendorf, Dirk [VerfasserIn]
Sondermann, Wiebke [VerfasserIn]
Goebeler, Matthias [VerfasserIn]
Schilling, Bastian [VerfasserIn]
Kather, Jakob N [VerfasserIn]
Krieghoff-Henning, Eva [VerfasserIn]
Brinker, Titus J [VerfasserIn]

Links:

Volltext

Themen:

Artificial intelligence
Deep learning
Dermatology
Dermoscopy
Diagnosis
Diagnostic accuracy
Journal Article
Melanoma
Robustness
Uncertainty estimation

Anmerkungen:

Date Completed 15.04.2024

Date Revised 15.04.2024

published: Print-Electronic

Citation Status MEDLINE

doi:

10.1016/j.jaad.2023.11.065

funding:

Förderinstitution / Projekttitel:

PPN (Katalog-ID):

NLM366898671