【摘要】：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起和發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分析技術(shù)成為計(jì)算機(jī)輔助診斷領(lǐng)域的熱門研究課題。由于皮膚病種類繁多且目前皮膚病鑒別標(biāo)準(zhǔn)和診斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,如何實(shí)現(xiàn)皮膚病圖像自動(dòng)診斷成為當(dāng)前皮膚病輔助診斷領(lǐng)域尚待解決的瓶頸問題。因此,本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)對皮膚病圖像自動(dòng)診斷技術(shù)展開相關(guān)研究。本文工作主要包含以下兩個(gè)方面:針對皮膚病鑒別標(biāo)準(zhǔn)和診斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,且當(dāng)前皮膚病輔助診斷系統(tǒng)均采用鑒別標(biāo)準(zhǔn)輔助醫(yī)生診斷的問題,本文提出了一種基于區(qū)域提議的面部皮膚病圖像自動(dòng)診斷算法。該方法基于診斷標(biāo)準(zhǔn)將皮膚病圖像自動(dòng)診斷分為皮膚病檢測和皮膚病分類兩個(gè)步驟,首先基于改進(jìn)的Faster R-CNN算法檢測皮膚病病灶區(qū)域和統(tǒng)計(jì)病灶數(shù),其次將檢測結(jié)果輸入到分類網(wǎng)絡(luò)中確定檢測區(qū)域的類別,最后將檢測與分類的結(jié)果結(jié)合病灶區(qū)域數(shù)量和個(gè)人信息對皮膚病圖像進(jìn)行自動(dòng)診斷。將目標(biāo)檢測方法與分類方法結(jié)合避免了面部皮膚病數(shù)據(jù)集中不同類別樣本數(shù)量不均衡的問題。針對因面部皮膚病數(shù)據(jù)集中不同類別樣本數(shù)量不均衡,影響診斷算法準(zhǔn)確率的問題,本文提出了一種基于循環(huán)一致性對抗網(wǎng)絡(luò)的面部皮膚病圖像自動(dòng)診斷算法。該方法首先利用循環(huán)一致性對抗網(wǎng)絡(luò)對面部皮膚病數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)量較少的皮膚病圖像進(jìn)行擴(kuò)充,并將生成結(jié)果交由專業(yè)人員評(píng)定和標(biāo)注,平衡數(shù)據(jù)集中不同類別面部皮膚病的樣本數(shù)量。其次在基于區(qū)域提議的皮膚病檢測網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,使用平衡后的面部皮膚病數(shù)據(jù)集訓(xùn)練皮膚病檢測網(wǎng)絡(luò),使其可以單獨(dú)完成對皮膚病區(qū)域的檢測,分類和統(tǒng)計(jì)病灶區(qū)域數(shù)量,并結(jié)合個(gè)人信息對皮膚病圖像進(jìn)行自動(dòng)診斷。該方法解決了面部皮膚病數(shù)據(jù)集中類別不平衡的問題,提高了皮膚病診斷算法的準(zhǔn)確率。本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù),針對皮膚病鑒別和診斷標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,從類別不平衡數(shù)據(jù)集的皮膚病圖像自動(dòng)診斷與類別平衡數(shù)據(jù)集的皮膚病圖像自動(dòng)診斷兩個(gè)方面對皮膚病圖像自動(dòng)診斷技術(shù)進(jìn)行了研究,提出的方法是對皮膚病圖像自動(dòng)診斷技術(shù)的探索。
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R751;TP391.41

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