BCN20000: dermoscopic lesions in the wild

This article summarizes the BCN20000 dataset, composed of 19424 dermoscopic images of skin lesions captured from 2010 to 2016 in the facilities of the Hospital Clínic in Barcelona. With this dataset, we aim to study the problem of unconstrained classification of dermoscopic images of skin cancer, including lesions found in hard-to-diagnose locations (nails and mucosa), large lesions which do not fit in the aperture of the dermoscopy device, and hypo-pigmented lesions. The BCN20000 will be provided to the participants of the ISIC Challenge 2019 [8], where they will be asked to train algorithms to classify dermoscopic images of skin cancer automatically.Peer ReviewedPreprin

Impact of melanocytic lesion image databases on the pre-training of segmentation tasks using the UNET architecture

Presentación realizada en el marco del Proyecto: PINV18-1199: Diagnóstico automático de lesiones melanocíticas asistido por computadora.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI

Impacto de bases de datos de lesiones melanocíticasen el pre-entrenamiento para tareas de segmentación utilizando una arquitectura Unet

Presentación realizada en el marco del Proyecto: PINV18-1199: Diagnóstico automático de lesiones melanocíticas asistido por computadora.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI