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Hautkrankheiten sind die vierthäufigste Ursache für menschliche Erkrankungen, die eine enorme nicht-tödliche Belastung für die Aktivitäten des täglichen Lebens darstellen. Sie werden durch chemische, physikalische und biologische Faktoren verursacht. Die visuelle Beurteilung in Kombination mit klinischen Informationen ist das gängige Diagnoseverfahren für Krankheiten. In dieser Studie wird ein automatisiertes System für die Diagnose häufiger Hautkrankheiten vorgeschlagen, das Daten aus klinischen Bildern und Patienteninformationen mit Hilfe von vortrainierten Deep-Learning-Modellen verwendet.

Produktbeschreibung
Hautkrankheiten sind die vierthäufigste Ursache für menschliche Erkrankungen, die eine enorme nicht-tödliche Belastung für die Aktivitäten des täglichen Lebens darstellen. Sie werden durch chemische, physikalische und biologische Faktoren verursacht. Die visuelle Beurteilung in Kombination mit klinischen Informationen ist das gängige Diagnoseverfahren für Krankheiten. In dieser Studie wird ein automatisiertes System für die Diagnose häufiger Hautkrankheiten vorgeschlagen, das Daten aus klinischen Bildern und Patienteninformationen mit Hilfe von vortrainierten Deep-Learning-Modellen verwendet.
Autorenporträt
T. Swapna trabalha como professora assistente no Departamento de Ciência da Computação e Engenharia no Instituto de Tecnologia e Ciência G. Narayanamma (para mulheres), Hyderabad. Ela tem 17 anos de rica experiência docente. Participou de cerca de 25 workshops sobre diversos temas na área de aprendizado de máquina, segurança de redes e inteligência artificial.