29、皮肤癌检测、严重程度预测与能源存储系统价值研究

皮肤癌检测、严重程度预测与能源存储系统价值研究

皮肤癌检测与严重程度预测

计算机视觉和深度学习在皮肤癌预测方面具有极高的价值，能够拯救人类生命。它可以让普通人避免因皮肤疾病外观类似皮疹而忽视病情，还能避免活检这一昂贵、痛苦、有创且耗时的过程。

通过运行模型在验证集上的实验分析，保存具有最高前3准确率的时期，其包含以下性能指标：
| 性能指标 | 数值 |
| — | — |
| 验证分类准确率 | 79.96% |
| 验证前2准确率 | 90.02% |
| 验证前3准确率 | 94.37% |

整体指标如下：
| 指标 | 宏观平均（%） | 加权平均（%） |
| — | — | — |
| 精确率 | 51.11 | 83.19 |
| 召回率 | 49.96 | 79.96 |
| F1分数 | 39.11 | 79.14 |

严重程度预测模型在验证集上的测试分析中，保存具有最高验证准确率的时期，结果显示该方法在严重程度预测方面达到了79.54%的准确率，验证损失为3.28%。

与相关工作相比，该方法实现了79.96%的准确率，而集成学习方法为77.5%，基于支持向量机（SVM）的系统为94.37%。

该项目的范围特定，旨在识别和分类一组特定的皮肤疾病，并特别针对黑色素瘤进行严重程度预测。未来的模型有望能够预测所有皮肤疾病及其严重程度，并且可以进一步提高准确性，减少误差。

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