Il cancro della pelle rimane uno dei tumori più diffusi a livello globale e la sua diagnosi precoce svolge un ruolo fondamentale per garantire un trattamento efficace. Tuttavia i metodi di diagnosi tradizionali dipendono fortemente dalle competenze dei dermatologi il che può rendere il processo lento e costoso. Questo progetto introduce un approccio automatizzato al rilevamento del cancro della pelle utilizzando una combinazione di tecniche di deep learning e machine learning con l'obiettivo di supportare una diagnosi precoce ed efficiente. Per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità sono state applicate diverse fasi di pre-elaborazione tra cui l'aumento dell'immagine la normalizzazione e il bilanciamento delle classi. Il modello è stato ulteriormente migliorato utilizzando l'apprendimento per trasferimento con i pesi di ImageNet pre-addestrati consentendo di ottenere buone prestazioni anche con dati limitati.
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