Deep Learning revolutioniert Hautkrebsdiagnose: VGG16 und DenseNet201 im Test
Hautkrebs bleibt eine der gefährlichsten Erkrankungen, wenn er nicht frühzeitig erkannt wird. Jährlich werden weltweit Millionen Menschen mit dieser vermeidbaren Krankheit diagnostiziert. In einer aktuellen Studie wurde…
- Hautkrebs bleibt eine der gefährlichsten Erkrankungen, wenn er nicht frühzeitig erkannt wird.
- Jährlich werden weltweit Millionen Menschen mit dieser vermeidbaren Krankheit diagnostiziert.
- In einer aktuellen Studie wurden zwei führende Deep‑Learning‑Modelle – VGG16 und DenseNet201 – auf ihre Fähigkeit hin untersucht, gutartige von bösartigen Hautläsionen z…
Hautkrebs bleibt eine der gefährlichsten Erkrankungen, wenn er nicht frühzeitig erkannt wird. Jährlich werden weltweit Millionen Menschen mit dieser vermeidbaren Krankheit diagnostiziert. In einer aktuellen Studie wurden zwei führende Deep‑Learning‑Modelle – VGG16 und DenseNet201 – auf ihre Fähigkeit hin untersucht, gutartige von bösartigen Hautläsionen zu unterscheiden.
Die Forscher nutzten ein binäres Datenset mit 3.297 Bildern, die alle auf 224 × 224 Pixel skaliert wurden. DenseNet201 erzielte dabei die höchste Trefferquote von 93,79 %. VGG16 zeigte ebenfalls eine sehr gute Genauigkeit, ließ jedoch noch Raum für Optimierungen. Beide Modelle demonstrieren, wie moderne neuronale Netze die Früherkennung und Diagnose von Hautkrebs unterstützen können.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Deep‑Learning‑Ansätze die Arbeitsabläufe in der Dermatologie effizienter gestalten und die Genauigkeit der Diagnosen erhöhen können. Zukünftige Arbeiten planen, die Modelle mit neuen, umfangreicheren Datensätzen zu trainieren, um die Präzision weiter zu steigern und damit die Früherkennung von Hautkrebs noch zuverlässiger zu machen.
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