A deep learning-based smartphone platform for cutaneous lupus erythematosus classification assistance: Simplifying the diagnosis of complicated diseases

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作者
Haijing Wu,Heng Yin,Haipeng Chen,Moyuan Sun,Xiaoqing Liu,Yizhou Yu,Yang Tang,Hai Long,Bo Zhang,Jing Zhang,Ying Zhou,Yaping Li,Guiyuing Zhang,Peng Zhang,Yi Zhan,Jieyue Liao,Shuaihantian Luo,Rong Xiao,Yuwen Su,Juanjuan Zhao,Fei Wang,Jing Zhang,Wei Zhang,Jin Zhang,Kai Hu,Limei Yuan,Danqi Deng,Yunsheng Liang,Bin Yang,Qianjin Lu
出处
期刊:Journal of The American Academy of Dermatology [Elsevier]
卷期号:85 (3): 792-793 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.jaad.2021.02.043
摘要

To the Editor: Cutaneous lupus erythematosus (CLE) can be divided into different subtypes including acute cutaneous LE, subcutaneous LE, and discoid LE. These subtypes of CLE are easily confused with other skin diseases,1 which leads to inappropriate or delayed treatment. Convolutional neural networks (CNNs) have shown great power for automatic analysis of clinical images.2 However, data concerning CLE are limited.3 Here, we report our development of a smartphone-based platform to assist CLE diagnosis and classification.
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