KCI등재
SCIE
SCOPUS
An Explainable Deep Learning Approach for Oral Cancer Detection
저자
Babu P. Ashok (Department of ECE, Institute of Aeronautical Engineering, Dundigal, Hyderabad, India) ; Rai Anjani Kumar (Department of Computer Engineering and Applications, GLA University, Vrindavan, India) ; Ramesh Janjhyam Venkata Naga (Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Vaddeswaram, Guntur, Andhra Pradesh 522502, India) ; Nithyasri A. (Department of AI&DS, M Kumarasamy College of Engineering, Karur, India) ; Sangeetha S. (Department of Information Technology, Kongunadu College of Engineering and Technology, Trichy, India) ; Kshirsagar Pravin R. (Department of Artifcial Intelligence, G.H. Raisoni College of Engineering, Nagpur, India) ; Rajendran A. (Department of ECE, Karpagam College of Engineering, Otthakalmandapam, Coimbatore, India) ; Rajaram A. (Department of Electronics and Communication Engineering, EGS, Pillay Engineering College, Nagapattinam, India) ; Dilipkumar S. (Department of Analytics, Scope, VIT, Vellore, India)
발행기관
학술지명
Journal of Electrical Engineering & Technology(Journal of Electrical Engineering & Technology)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
1837-1848(12쪽)
DOI식별코드
제공처
With a high death rate, oral cancer is a major worldwide health problem, particularly in low- and middle-income nations.
Timely detection and diagnosis are crucial for efective prevention and treatment. To address this challenge, there is a growing need for automated detection systems to aid healthcare professionals. Regular dental examinations play a vital role in early detection. Transfer learning, which leverages knowledge from related domains, can enhance performance in target categories.
This study presents a unique approach to the early detection and diagnosis of oral cancer that makes use of the exceptional sensory capabilities of the mouth. Deep neural networks, particularly those based on automated systems, are employed to identify intricate patterns associated with the disease. By combining various transfer learning approaches and conducting comparative analyses, an optimal learning rate is achieved. The categorization analysis of the reference results is presented in detail. Our preliminary fndings demonstrate that deep learning efectively addresses this challenging problem, with the Inception-V3 algorithm exhibiting superior accuracy compared to other algorithms.
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