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摘 要:一种基于集成学习的黑色素瘤皮肤病图像分类方法,包括以下步骤:步骤1,使用基于随机掩盖大小固定的区域的数据增强方式来扩充训练样本;步骤2,建立多个卷积神经网络模型,使用的训练集包含黑色素瘤皮肤图像和非黑色素瘤皮肤图像;使用卷积残差50层网络;使用交叉熵损失函数;步骤3,卷积神经网络模型的集成:假定由训练集1训练得到的模型为分类模型1,训练集2训练得到的模型为分类模型2,对分类模型1和分类模型2分别使用测试集来测试其效果,然后每个模型会各自给出测试样本属于黑色素瘤的概率值p1,p2,集成的时候对于测试样本属于黑色素瘤的概率p=(p1+p2)/2。本发明分类精度较高、数据均衡,提高黑色素瘤自动识别分类的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810505419.0 | 专利名称: | 一种基于集成学习的黑色素瘤皮肤病图像分类方法 |
申请日: | 2018-05-24 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |