A dual-stream deep learning framework for skin cancer classification using histopathological-inherited and vision-based feature extraction
9.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-09-02 19:33
摘要：
该研究提出了一种双流深度学习框架用于皮肤癌分类，结合了组织病理学和视觉特征提取，显著提高了诊断准确性。研究表明，早期检测对改善患者预后至关重要，框架在HAM10000数据集上取得了96.25%的准确率，展示了其在临床应用中的潜力。
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关键证据
该框架在HAM10000数据集上实现了96.25%的准确率。
研究强调了早期检测对改善患者预后的重要性。
双流方法结合了组织病理学和视觉特征，显著提高了诊断准确性。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究提出了一种双流深度学习框架用于皮肤癌分类，结合了组织病理学和视觉特征提取，显著提高了诊断准确性。研究表明，早期检测对改善患者预后至关重要，框架在HAM10000数据集上取得了96.25%的准确率，展示了其在临床应用中的潜力。