【摘 要】
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在过去数十年,全球范围内的皮肤病患者数量一直在急速增加,但相应的医疗设施和就诊意识却没有同步得到提高,患者普遍无法接受到足够的治疗。与此同时,使用人工智能算法进行辅助诊治的研究成果日益斐然,但普遍缺少直接提供辅助诊断服务的能力。因此本文研究旨在实现色素性皮肤病的自主辅助诊断系统,提供自主疾病监测服务,另一方面,医疗领域本身也存在着标注数据成本高、难度大的问题,这也使得研究解决少量数据集训练的问题成
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在过去数十年,全球范围内的皮肤病患者数量一直在急速增加,但相应的医疗设施和就诊意识却没有同步得到提高,患者普遍无法接受到足够的治疗。与此同时,使用人工智能算法进行辅助诊治的研究成果日益斐然,但普遍缺少直接提供辅助诊断服务的能力。因此本文研究旨在实现色素性皮肤病的自主辅助诊断系统,提供自主疾病监测服务,另一方面,医疗领域本身也存在着标注数据成本高、难度大的问题,这也使得研究解决少量数据集训练的问题成为必要。本文研究内容包括使用卷积神经网络实现色素性皮肤病的识别分类,以生成对抗网络实现半监督机制辅助解决少数据集问题,并且基于小程序搭建一个完整的色素性皮肤病识别系统以及相应基于Web的后台管理系统,使之可通过图像分类技术辅助识别包括黑素瘤,白癜风,黑素细胞痣,色素性良性角化病在内的四种色素性皮肤疾病。其中涉及到的创新点主要概括为以下三点:(1)本文设计了一个将判别器网络拆分为鉴定和分类两个网络的生成对抗网络来实现半监督,并通过采用更大的卷积核和扩增网络层级来提高网络的学习能力,实现由仅1500余张标注数据训练模型达到较高准确率的效果。(2)本文结合注意力机制和多卷积通道机制,修改原有的分类器网络结构,使用基于多分支的注意力模块帮助模型获取到更丰富的图像特征信息。(3)基于上述算法的研究,本文设计并实现了基于半监督的色素性皮肤病识别系统并成功部署,实现实时辅助诊断和算法的工程落地。本文所实现的色素性皮肤病识别系统在使用数据集Skin Cancer MNIST:HAM10000中4%数据和数据集Skin Cancer ISIC中1/4数据的情况下,模型召回率、精确率和准确率能达到91%以上,能基于小程序提供便捷准确的诊断服务并提供相关的资讯服务与治疗建议,具有一定的医疗与社会价值。
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