14、皮肤癌检测与同行评审系统的创新方案

皮肤癌检测与同行评审系统的创新方案

在医疗与学术领域，皮肤癌检测和科研文章的同行评审都面临着诸多挑战。本文将介绍一种皮肤癌检测的新型分类模型，以及基于区块链的同行评审系统，为这两个领域带来新的解决方案。

皮肤癌检测的两阶段分类模型

在皮肤癌检测方面，研究人员提出了一种两阶段分类模型，旨在提高检测的准确性和可靠性。

• 模型选择与评估 ：研究人员使用了多种集成模型，包括差分进化方法和期望最大化聚类等。最终选择了结合贝叶斯神经网络（BNN）的两级分类方法。BNN将CNN模型与多种量化技术相结合，如蒙特卡罗、阿尔法散度和平均场方差推断（MFVI）。通过BNN组合顶级的单个贝叶斯模型，提供了准确的第一阶段分类技术。由于CNN具有较大的曲线下面积（AUC），因此被选用于第二阶段的分类。
• 实验结果
  • 成功率与转诊率 ：研究发现，随着转诊率的上升，所有策略的成功率也随之上升。
  • 样本处理与效率提升 ：与丢失15%的最高熵测试值的情况相比，从数据集中消除一半的最高熵测试样本显著提高了现有模型的效率。
  • 集成分类器性能 ：集成分类器在初始阶段达到了85%的准确率和0.92的AUC。在第二阶段，仅使用置信样本时，准确率上升到88%，AUC达到0.95。消除非置信样本后，数据集中的准确率提高到92%，AUC提高到0.93。不过，F1分数有所降低，可能是因为消除了非置信样本。