【摘要】：惡性黑色素瘤是一種惡性程度極高的惡性腫瘤,其發(fā)病人數逐年上升,且具有病情發(fā)展迅速、轉移速度快、易遠端轉移的特點,早發(fā)現、早診斷、早治療是降低惡性黑色素瘤危害和死亡率的最好方法。然而黑色素瘤早期階段病情隱匿,檢出困難,且黑色素瘤具有類內不相似、和其他皮膚病類間相似的特點,導致具備黑色素瘤診斷能力的醫(yī)師數量增長速度很慢,難以和發(fā)病人數相匹配。近年來,機器學習神經網絡和數字圖像處理技術的快速發(fā)展,為黑色素瘤的診斷提供了新的思路,加之移動醫(yī)療概念的提出的發(fā)展,為實現一種無創(chuàng)痛、簡單準確、可以快速獲得結果且可以大范圍應用的新診斷技術提供基礎。本文主要研究深度學習、集成學習和遷移學習等新方法在惡性黑色素瘤的計算機輔助診斷中的應用,主要研究內容和成果包括:1.對比和研究了當前主流的卷積神經網絡,通過實驗探究黑色素瘤皮膚鏡圖像的特性,研究黑色素瘤圖像的分類效果與網絡結構、網絡深度的相關性,總結了黑色素瘤圖像用于深度神經網絡時的選型原則和標準。2.結合黑色素瘤臨床診斷的先驗知識、TMME算法和集成學習方法,提出了DFEC-Net模型(Depth-feature-ensemble-convolution-net深度特征集成網絡模型),首先基于先驗知識提取特征并構建邊界、顏色、紋理特征圖,再基于集成學習思想實現深度學習網絡集成。實驗表明,該模型能在數據集不變的情況下顯著提高對惡性黑色素瘤的敏感性和準確率。3.研究了移動端和皮膚鏡采集的不同分辨率多源皮膚病圖像的實例遷移性、模型遷移性和特征遷移性,針對多源皮膚病圖像的特征設計了一種遷移策略,能顯著提升低分辨率小數據集圖像的分類識別效率。為解決醫(yī)學影像小數據集問題和低分辨率問題提供了新的思路。
【圖文】：

第二章 皮膚病圖像的預處理，且由于計算量很大，處理時間較其他的方法是通過建立圖像的能量函數，滑和去噪�；谌兎终齽t化的研究源可以在去噪的同時更好地保留圖像的邊找到適合圖像的能量方程，確保演化的在適用性上弱于其他方法。的方法是通過形態(tài)學開閉運算來濾除鍵，而背景信息中的細節(jié)較多較繁雜時閾值去噪方法是最常用的變換域去噪方圖像中的噪音的同時，最大限度地保像，圖 2-1 (b)為小波變換去噪后的皮膚

1,2,…,N-1, =1, =1， 可以取=11 4 11普拉斯算子。拉普拉斯算子可以突灰度突變圖像，稱為拉普拉斯圖像的銳化公式為： = + ( ) 像， 為原始圖像， 是系數，，表示，突顯出圖像中小的細節(jié)信息，達的缺點是會對部分噪音產生相應導產生雙重響應。斯圖像增強是最適合本次實驗目的
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R751;TP391.41

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本文編號：2609357