Optimizing vitiligo diagnosis with ResNet and Swin transformer deep learning models: a study on performance and interpretability
- Standort
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Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
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1 Online-Ressource.
- Sprache
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Englisch
- Erschienen in
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Optimizing vitiligo diagnosis with ResNet and Swin transformer deep learning models: a study on performance and interpretability ; volume:14 ; number:1 ; day:21 ; month:4 ; year:2024 ; pages:1-15 ; date:12.2024
Scientific reports ; 14, Heft 1 (21.4.2024), 1-15, 12.2024
- Urheber
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Zhong, Fan
He, Kaiqiao
Ji, Mengqi
Chen, Jianru
Gao, Tianwen
Li, Shuli
Zhang, Junpeng
Li, Chunying
- Beteiligte Personen und Organisationen
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SpringerLink (Online service)
- DOI
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10.1038/s41598-024-59436-2
- URN
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urn:nbn:de:101:1-2407090844365.767060563873
- Rechteinformation
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Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
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14.08.2025, 11:01 MESZ
Datenpartner
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Zhong, Fan
- He, Kaiqiao
- Ji, Mengqi
- Chen, Jianru
- Gao, Tianwen
- Li, Shuli
- Zhang, Junpeng
- Li, Chunying
- SpringerLink (Online service)