Alexandros Papadopoulos

深度学习模型可实现皮肤癌的无活检亚型分析

研究人员开发了一种使用 Vision Transformers (ViTs) 的深度学习模型，用于从皮肤镜图像中对 basal cell carcinoma (BCC) 进行亚型分析，有可能消除侵入性皮肤活检的需要。该模型在区分侵袭性 BCC 亚型与其他亚型方面取得了 0.784 的 AUC，优于传统的 CNN 和人类读者。通过提供一种非侵入性的 BCC 亚型分析方法，这种方法可以改善治疗计划和患者预后。