A new deep learning approach integrated with clinical data for the dermoscopic differentiation of early melanomas from atypical nevi

Tognetti, Linda; Bonechi, Simone; Andreini, Paolo; Bianchini, Monica; Scarselli, Franco; Cevenini, Gabriele; Moscarella, Elvira; Farnetani, Francesca; Longo, Caterina; Lallas, Aimilios; Carrera, Cristina; Puig, Susana; Tiodorovic, Danica; Perrot, Jean Luc; Pellacani, Giovanni; Argenziano, Giuseppe; Cinotti, Elisa; Cataldo, Gennaro; Balistreri, Alberto; Mecocci, Alessandro; Gori, Marco; Rubegni, Pietro; Cartocci, Alessandra

doi:10.1016/j.jdermsci.2020.11.009

Timely recognition of malignant melanoma (MM) is challenging for dermatologists worldwide and represents the main determinant for mortality. Dermoscopic examination is influenced by dermatologists' experience and fails to achieve adequate accuracy and reproducibility in discriminating atypical nevi (AN) from early melanomas (EM).

A new deep learning approach integrated with clinical data for the dermoscopic differentiation of early melanomas from atypical nevi / Tognetti, Linda; Bonechi, Simone; Andreini, Paolo; Bianchini, Monica; Scarselli, Franco; Cevenini, Gabriele; Moscarella, Elvira; Farnetani, Francesca; Longo, Caterina; Lallas, Aimilios; Carrera, Cristina; Puig, Susana; Tiodorovic, Danica; Perrot, Jean Luc; Pellacani, Giovanni; Argenziano, Giuseppe; Cinotti, Elisa; Cataldo, Gennaro; Balistreri, Alberto; Mecocci, Alessandro; Gori, Marco; Rubegni, Pietro; Cartocci, Alessandra. - In: JOURNAL OF DERMATOLOGICAL SCIENCE. - ISSN 0923-1811. - (2020), pp. N/A-N/A.

Data di pubblicazione:	2020
Titolo:	A new deep learning approach integrated with clinical data for the dermoscopic differentiation of early melanomas from atypical nevi
Autore/i:	Tognetti, Linda; Bonechi, Simone; Andreini, Paolo; Bianchini, Monica; Scarselli, Franco; Cevenini, Gabriele; Moscarella, Elvira; Farnetani, Francesca; Longo, Caterina; Lallas, Aimilios; Carrera, Cristina; Puig, Susana; Tiodorovic, Danica; Perrot, Jean Luc; Pellacani, Giovanni; Argenziano, Giuseppe; Cinotti, Elisa; Cataldo, Gennaro; Balistreri, Alberto; Mecocci, Alessandro; Gori, Marco; Rubegni, Pietro; Cartocci, Alessandra
Autore/i UNIMORE:	Tognetti, Linda Bonechi, Simone Andreini, Paolo Bianchini, Monica Scarselli, Franco Cevenini, Gabriele Moscarella, Elvira FARNETANI, Francesca LONGO, Caterina Lallas, Aimilios Carrera, Cristina Puig, Susana Tiodorovic, Danica Perrot, Jean Luc PELLACANI, Giovanni Argenziano, Giuseppe Cinotti, Elisa Cataldo, Gennaro Balistreri, Alberto Mecocci, Alessandro Gori, Marco Rubegni, Pietro Cartocci, Alessandra mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Digital Object Identifier (DOI):	http://dx.doi.org/10.1016/j.jdermsci.2020.11.009
Rivista:	JOURNAL OF DERMATOLOGICAL SCIENCE
Pagina iniziale:	N/A
Pagina finale:	N/A
Codice identificativo Scopus:	2-s2.0-85098080028
Codice identificativo Pubmed:	33358096
Citazione:	A new deep learning approach integrated with clinical data for the dermoscopic differentiation of early melanomas from atypical nevi / Tognetti, Linda; Bonechi, Simone; Andreini, Paolo; Bianchini, Monica; Scarselli, Franco; Cevenini, Gabriele; Moscarella, Elvira; Farnetani, Francesca; Longo, Caterina; Lallas, Aimilios; Carrera, Cristina; Puig, Susana; Tiodorovic, Danica; Perrot, Jean Luc; Pellacani, Giovanni; Argenziano, Giuseppe; Cinotti, Elisa; Cataldo, Gennaro; Balistreri, Alberto; Mecocci, Alessandro; Gori, Marco; Rubegni, Pietro; Cartocci, Alessandra. - In: JOURNAL OF DERMATOLOGICAL SCIENCE. - ISSN 0923-1811. - (2020), pp. N/A-N/A.
Tipologia	Articolo su rivista

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http://hdl.handle.net/11380/1227297

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