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Automated melanoma detection. An algorithm inspired from human intelligence characterizing disordered pattern of melanocytic lesions improving a convolutional neural network - 18/07/24

Doi : 10.1016/j.jaad.2024.02.063 
Jilliana Monnier, MD, PhD a, b, c, , Arthur Cartel Foahom Gouabou, PhD a, Meryem Serdi, MS a, Jules Collenne, MS a, Rabah Iguernaissi, PhD a, Marie-Aleth Richard, MD c, Caroline Gaudy-Marqueste, MD, PhD b, c, Jean-Luc Damoiseaux, PhD a, Jean-Jacques Grob, MD, PhD b, c, Djamal Merad, PhD a
a Aix-Marseille Univ, Université de Marseille, CNRS UMR 7020, Laboratoire d’Informatique et Systèmes, Marseille, France 
b Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille, Inserm UMR1068, CNRS UMR7258, Aix-Marseille University, Marseille, France 
c Dermatology and Skin cancer department, La Timone Hospital, Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille, Aix-Marseille University, Marseille, France 

Correspondence to: Jilliana Monnier, MD, PhD, Dermatology and skin cancer department, La Timone hospital, AP-HM, 264 rue Saint Pierre, 13005 Marseille, FranceDermatology and skin cancer departmentLa Timone hospitalAP-HM264 rue Saint PierreMarseille13005France

Key words : computer assisted diagnosis, convolutional neural network, disorder, entropy, global cognitive analysis, handcrafted method, melanoma detection



 Prs Grob and Merad contributed equally to this article as senior authors.
 Funding source: This work was supported by ADEREM, DIAMELEX ANR, Canceropôle PACA
 Patient consent: Not applicable.
 IRB approval status: Not applicable.
 Data availability statement: The data set used is from a public data set ISIC (International Skin Imaging Collaboration) 2019, available at data. We adapted this public data set to develop our models with training and test steps, providing presented results. We can make public synthetic images from datageneration.
 X handle: Automated detection of melanoma’s disorder


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Vol 91 - N° 2

P. 350-352 - août 2024 Retour au numéro
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