【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(shù)逐年上升,且具有病情發(fā)展迅速、轉(zhuǎn)移速度快、易遠(yuǎn)端轉(zhuǎn)移的特點(diǎn),早發(fā)現(xiàn)、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(nèi)不相似、和其他皮膚病類間相似的特點(diǎn),導(dǎo)致具備黑色素瘤診斷能力的醫(yī)師數(shù)量增長(zhǎng)速度很慢,難以和發(fā)病人數(shù)相匹配。近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字圖像處理技術(shù)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(dòng)醫(yī)療概念的提出的發(fā)展,為實(shí)現(xiàn)一種無(wú)創(chuàng)痛、簡(jiǎn)單準(zhǔn)確、可以快速獲得結(jié)果且可以大范圍應(yīng)用的新診斷技術(shù)提供基礎(chǔ)。本文主要研究深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等新方法在惡性黑色素瘤的計(jì)算機(jī)輔助診斷中的應(yīng)用,主要研究?jī)?nèi)容和成果包括:1.對(duì)比和研究了當(dāng)前主流的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過實(shí)驗(yàn)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(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)深度的相關(guān)性,總結(jié)了黑色素瘤圖像用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的選型原則和標(biāo)準(zhǔn)。2.結(jié)合黑色素瘤臨床診斷的先驗(yàn)知識(shí)、TMME算法和集成學(xué)習(xí)方法,提出了DFEC-Net模型(Depth-feature-ensemble-convolution-net深度特征集成網(wǎng)絡(luò)模型),首先基于先驗(yàn)知識(shí)提取特征并構(gòu)建邊界、顏色、紋理特征圖,再基于集成學(xué)習(xí)思想實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)集成。實(shí)驗(yàn)表明,該模型能在數(shù)據(jù)集不變的情況下顯著提高對(duì)惡性黑色素瘤的敏感性和準(zhǔn)確率。3.研究了移動(dòng)端和皮膚鏡采集的不同分辨率多源皮膚病圖像的實(shí)例遷移性、模型遷移性和特征遷移性,針對(duì)多源皮膚病圖像的特征設(shè)計(jì)了一種遷移策略,能顯著提升低分辨率小數(shù)據(jù)集圖像的分類識(shí)別效率。為解決醫(yī)學(xué)影像小數(shù)據(jù)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(yù)處理，且由于計(jì)算量很大，處理時(shí)間較其他的方法是通過建立圖像的能量函數(shù)，滑和去噪�；谌兎终齽t化的研究源可以在去噪的同時(shí)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(xué)開閉運(yùn)算來(lái)濾除鍵，而背景信息中的細(xì)節(jié)較多較繁雜時(shí)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(shí)，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(shù)，，表示，突顯出圖像中小的細(xì)節(jié)信息，達(dá)的缺點(diǎn)是會(huì)對(duì)部分噪音產(chǎn)生相應(yīng)導(dǎo)產(chǎn)生雙重響應(yīng)。斯圖像增強(qiáng)是最適合本次實(shí)驗(yàn)?zāi)康?
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(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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本文編號(hào)：2609357