一种基于深度学习的皮肤癌黑色素瘤的图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的皮肤癌黑色素瘤的图像识别方法，包括：皮肤病变皮肤镜图像数据库、数据预处理和质量评估筛选、级联深度卷积神经网络、引入迁移学习和分类器；在训练阶段，首先在原始数据上进行增强或筛除；再在输入正负样本后，进行样本扩充技术和防止过拟合，在预处理阶段，加入数据增强，随后进行两个深度卷积神经网络级联，再将在自然图像上预训练出的现成特征迁移学习到识别网络中，最后利用分类器进行分类的预测，根据网络收敛和预测情况再进行网络参数微调；本发明提高了皮肤病变分类的准确性，且避免了人工选取特征的局限性，适应能力更强，对于医疗皮肤疾病图像分析有一定意义。