Uncertainty-aware skin cancer detection: The element of doubt.

Tabarisaadi, Pegah; Khosravi, Abbas; Nahavandi, Saeid

Tabarisaadi, Pegah; Khosravi, Abbas; Nahavandi, Saeid.

Afiliação

Tabarisaadi P; Institute for Intelligent Systems Research and Innovation (IISRI), Deakin University, Waurn Ponds, VIC, 3216, Australia. Electronic address: abbas.khosravi@deakin.edu.au.
Khosravi A; Institute for Intelligent Systems Research and Innovation (IISRI), Deakin University, Waurn Ponds, VIC, 3216, Australia.
Nahavandi S; Institute for Intelligent Systems Research and Innovation (IISRI), Deakin University, Geelong, Australia; Harvard Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Allston, MA, 02134, USA.

Comput Biol Med ; 144: 105357, 2022 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35259615

Assuntos

Inteligência Artificial; Neoplasias Cutâneas; Algoritmos; Teorema de Bayes; Humanos; Método de Monte Carlo; Redes Neurais de Computação; Neoplasias Cutâneas/diagnóstico; Incerteza

Palavras-chave

Bayesian ensembling; Monte Carlo (MC) dropout; Skin cancer; Spectral-normalized Neural Gaussian Process (SNGP); Uncertainty quantification

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 1_ASSA2030 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Cutâneas / Inteligência Artificial Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Health_economic_evaluation / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Comput Biol Med Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

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