Skin cancer remains one of the most widespread cancers globally, and detecting it early plays a vital role in ensuring effective treatment. However, traditional diagnosis methods depend heavily on the expertise of dermatologists, which can make the process slow and costly. This project introduces an automated approach to skin cancer detection using a combination of deep learning and machine learning techniques, aimed at supporting early and efficient diagnosis. To improve accuracy and reliability, several preprocessing steps were applied, including image augmentation, normalization, and class...
Skin cancer remains one of the most widespread cancers globally, and detecting it early plays a vital role in ensuring effective treatment. However, t...
Hautkrebs ist nach wie vor eine der am weitesten verbreiteten Krebsarten weltweit, und seine frühzeitige Erkennung spielt eine entscheidende Rolle für eine wirksame Behandlung. Herkömmliche Diagnosemethoden hängen jedoch stark vom Fachwissen von Dermatologen ab, was den Prozess langsam und kostspielig machen kann. In diesem Projekt wird ein automatisierter Ansatz zur Erkennung von Hautkrebs mit einer Kombination aus Deep Learning und maschinellen Lernverfahren vorgestellt, der eine frühzeitige und effiziente Diagnose unterstützen soll. Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu...
Hautkrebs ist nach wie vor eine der am weitesten verbreiteten Krebsarten weltweit, und seine frühzeitige Erkennung spielt eine entscheidende Rolle fÃ...
