แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Identification of skin cancer using deep learning

Organization : Thai-Nichi Institute of Technology. Artificial Intelligence and Internet of Things Research Laboratory
Email : ra.punchita_st@tni.ac.th

Organization : Thai-Nichi Institute of Technology. Artificial Intelligence and Internet of Things Research Laboratory
Email : sarayut.n@tni.ac.th

Organization : Thai-Nichi Institute of Technology. Artificial Intelligence and Internet of Things Research Laboratory
Email : ro.thiraphat_st@tni.ac.th

Organization : Thai-Nichi Institute of Technology. Faculty of Information Technology
Email : tanyaporn@tni.ac.th
keyword: Image recognition
LCSH: Skin -- Cancer -- Diagnosis -- Automation
LCSH: Neural networks (Computer science) -- Medical applications
LCSH: Deep learning (Machine learning)
LCSH: Melanoma -- Diagnosis -- Data processing
LCSH: Medical informatics
LCSH: Skin -- Diseases
Abstract: Early detection of skin cancer is essential for improving patient survival rates and treatment outcomes. This study investigates the performance of Convolutional Neural Networks (CNNs) architectures in skin cancer classification and addresses the challenges posed by class imbalance through a hybrid sampling strategy. The proposed balancing techniques significantly improved model sensitivity to underrepresented malignant lesions. Experimental results show that ConvNeXtLarge achieved the highest performance, with a recall of 82.76 percent. With a resampling method applied, the recall of cancerous classes, particularly melanoma, increased across all models, demonstrating notable improvements over the imbalanced dataset.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2025
Modified: 2026-06-15
Issued: 2026-06-15
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI) Association, Thailand. 2025 22nd International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON 2025) (pp.920-925). Piscataway, NJ : IEEE
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ECTI-CON 2025pp.920-925.pdf 567.78 KB
ใช้เวลา
0.039358 วินาที

Punchita Worathepnitinan
Title Contributor Type
Identification of skin cancer using deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Punchita Worathepnitinan;Sarayut Nonsiri;Thiraphat Romruensukharon;Tanyaporn Kanignant

บทความ/Article
Sarayut Nonsiri
Title Contributor Type
A machine learning algorithms for drug identification: enhancing medication safety in Thailand
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sorayus Kittisorayut;Sarayut Nonsiri;Pichitchai Kamin;Supawee Makdee

บทความ/Article
Predictive maintenance for motor-operated valves: A machine learning approach to torque-based fault detection
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thapana Sitthilertpisarn;Saisuda Nantalek;Sarayut Nonsiri;Napaphat Vichaidis

บทความ/Article
Identification of skin cancer using deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Punchita Worathepnitinan;Sarayut Nonsiri;Thiraphat Romruensukharon;Tanyaporn Kanignant

บทความ/Article
Comparative study of ensemble learning for predictive maintenance in hdd manufacturing
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Saisuda Nantalek;Sarayut Nonsiri;Annop Monsakul

บทความ/Article
Thiraphat Romruensukharon
Title Contributor Type
Identification of skin cancer using deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Punchita Worathepnitinan;Sarayut Nonsiri;Thiraphat Romruensukharon;Tanyaporn Kanignant

บทความ/Article
Tanyaporn Kanignant
Title Contributor Type
Significant attributes from multiple regression and marginal effects on multinomial logit model for chemical servitization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tanyaporn Kanignant.;Pongsa Pornchaiwiseskul;Kamonchanok Suthiwartnarueput.

บทความ/Article
Identification of skin cancer using deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Punchita Worathepnitinan;Sarayut Nonsiri;Thiraphat Romruensukharon;Tanyaporn Kanignant

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 17
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,556
รวม 3,573 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 215,509 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 3,090 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 738 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 41 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 41 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 17 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 10 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 219,452 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.217.145