【摘 要】
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在针对皮肤癌的自动化诊断流程中,图像分割具有非常重要的意义,精确的皮损边界能为后续皮损类型的分析提供可靠依据。然而由于皮损区域经常存在颜色复杂多样、边界模糊不清、
【机 构】
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北京航空航天大学宇航学院图像处理中心;
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在针对皮肤癌的自动化诊断流程中,图像分割具有非常重要的意义,精确的皮损边界能为后续皮损类型的分析提供可靠依据。然而由于皮损区域经常存在颜色复杂多样、边界模糊不清、毛发遮挡严重等情况,使得皮肤镜图像的分割非常具有挑战性。本文提出了一种基于全卷积神经网络（FullyConvolutional Networks,FCN）的皮肤镜图像分割算法。由于皮肤镜图像的数量有限,为避免网络模型太大产生过拟合现象,卷积层中大量采用小卷积核,减少模型参数量。同时,为了提高网络性能,结构上构造了一个25层网络,并且采用残差结构,将残差模块的输入通过旁支与其输出进行连接,使网络在训练中只学习残差,避免网络因太深而难以收敛。最后在ISBI2017皮肤镜图像数据集上进行有效训练和测试,实验结果表明,与传统活动轮廓模型分割方法（GAC）、基于颜色空间和纹理信息的JSEG聚类分割方法、基于统计原理的统计区域融合方法（SRM）,以及基于区域活动轮廓模型的改进方法（TIM）相比,本文构造的全卷积网络的皮肤镜图像分割方法分割准确率更高,抗干扰能力更强。
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