人體的皮膚是直接暴露在空氣和陽光下的,因為皮膚是人的身體防御有害物質(zhì)的第一道防線,所以它可能由于多種原因(例如環(huán)境,食物和遺傳因素)導(dǎo)致皮膚癌變。皮膚上的腫瘤呈惡性被稱為皮膚癌癥,按照不一樣腫瘤細(xì)胞,定義不同類型的皮膚癌,包括表皮、皮膚軟組織、黑素細(xì)胞、皮膚淋巴網(wǎng)狀組織和造血組織等等。就目前的診斷來說,皮膚癌的死亡率還是依舊居高不下,所以開發(fā)基于ResNet的皮膚癌診斷平臺可以進(jìn)行早期的診斷以及后續(xù)去醫(yī)院的治療,這樣可以降低皮膚癌的死亡率。但是現(xiàn)有的技術(shù)仍然難以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上取得良好的效果,我們以此來進(jìn)行探討,這在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有著重大意義。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特征檢測層會從訓(xùn)練集的樣本中學(xué)習(xí),因此在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)時,需要去掉顯式的特征提取,而從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行隱式地學(xué)習(xí)。本文中,我們使用的是:皮膚病變分類中單個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)只是使用疾病標(biāo)簽作為輸入,直接在圖像中端到端的訓(xùn)練。ResNet:深度殘差網(wǎng)絡(luò)(Residual Network,下文簡寫為ResNet),本質(zhì)上與VGG網(wǎng)絡(luò)相比,此網(wǎng)絡(luò)利用avg pool代替全連接,節(jié)省大量參數(shù)。它學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的殘差表示...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1皮膚病變圖

第2章相關(guān)技術(shù)介紹9第2章相關(guān)技術(shù)介紹本章首先對皮膚癌變的相關(guān)醫(yī)學(xué)知識進(jìn)行介紹，對皮膚癌的概念進(jìn)行簡述；從皮膚癌變成像的醫(yī)學(xué)角度介紹皮膚癌變的狀態(tài)；然后介紹了常用的圖像分類算法；在之后引入Deeplearning的概念以及CNN的相關(guān)內(nèi)容；最后簡單介紹基于CNN的皮膚癌的分類方法....

圖2.2最小距離分類（2）多級切割分類法：利于直接看懂怎樣切割特征空間，并且可以把等待

第2章相關(guān)技術(shù)介紹12信息。特征編碼:上一步中包括冗余與噪聲，應(yīng)該提升特征魯棒性的表達(dá)，可以利用特征變換算法對上一步進(jìn)行編碼。常用的方法包括向量量化編碼、稀疏編碼、Fisher向量編碼等。空間特征約束:第二步結(jié)束，會通過空間特征約束。在空間范圍內(nèi)，每一維特征中，取MAX值或者平均....

圖2.3多級切割分類（3）特征曲線窗口法：對不一樣的特征進(jìn)行分類，取決于選擇特征參數(shù)與

第2章相關(guān)技術(shù)介紹13圖2.3多級切割分類（3）特征曲線窗口法：對不一樣的特征進(jìn)行分類，取決于選擇特征參數(shù)與窗口大小，選擇不一樣的特征參數(shù)和窗口大小，需要按照在不一樣特征參數(shù)空間里的分布狀況來決定。（4）最大似然比分類法：經(jīng)常使用，對各個像素進(jìn)行運算，對不同類型的歸屬概率，把其分....

圖2.4最大似然比分類

第2章相關(guān)技術(shù)介紹13圖2.3多級切割分類（3）特征曲線窗口法：對不一樣的特征進(jìn)行分類，取決于選擇特征參數(shù)與窗口大小，選擇不一樣的特征參數(shù)和窗口大小，需要按照在不一樣特征參數(shù)空間里的分布狀況來決定。（4）最大似然比分類法：經(jīng)常使用，對各個像素進(jìn)行運算，對不同類型的歸屬概率，把其分....

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