一种基于StyleGANs和决策融合的皮肤镜图像识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于StyleGANs和决策融合的皮肤镜图像识别方法。首先利用StyleGANs进行数据增强，再用若干预训练卷积神经网络对图像进行特征学习；然后将若干个卷积神经网络放入到若干个块中，计算每一个块中卷积神经网络的softmax平均值数组，选数组中最大值进行投票。最后将若干个块的投票结果汇总，选投票结果最大值作为分类预测的结果。本发明专利技术充分考虑了多种皮肤镜图像情况下，类内差异大和类间差异小，及其数据集不足且分布不均的因素，可以较为精确的进行皮肤镜图像的识别。

【技术实现步骤摘要】
一种基于StyleGANs和决策融合的皮肤镜图像识别方法
本专利技术涉及一种皮肤镜图像识别方法，尤其涉及一种基于StyleGANs和决策融合的皮肤镜图像识别方法。
技术介绍
皮肤是人体最大的器官，同时也是人体的第一道防线，具有保护、分泌、排泄、调节体温等作用。随着生活方式、环境的变化，各种皮肤病影响着人类的正常生活。皮肤病是人类最常见的疾病之一，其中的黑色素瘤皮肤癌是世界上速度增长最快和最致命的癌症之一。早期诊断对于其治疗非常重要，皮肤癌如发现较早，及时进行治疗，疗效和预后较好。为了协助医生进行诊断，临床上引入皮肤镜检测来改善皮肤细胞疾病的诊断效果，但皮肤镜图像本身的复杂性如组内变异、组间相似性和皮损边界模糊等问题给检测提出了巨大的挑战。此外，医生由于技术水平、临床治疗经验的不同，可能会造成对皮肤镜图像观察结果有所不同，使得人类的主观判断能力有一定的局限性。因此，医生借助计算机视觉等图像处理技术对患者进行诊治已经逐渐成为了医学领域发展的一个重要研究方向。由于皮肤镜图像的类内差异大和类间差异小，所以大多时候人工提取特征的效果并不理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于StyleGANs和决策融合的皮肤镜图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)从经过预处理的图库中构建训练数据集；/n(2)利用StyleGANs对数据集进行增强；/n(3)利用多个预训练卷积神经网络进行特征学习；/n(4)将多个卷积神经网络放到块中，计算出softmax平均值数组，选数组中最大值进行投票；/n(5)将测试集放入构建好的框架进行分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于StyleGANs和决策融合的皮肤镜图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)从经过预处理的图库中构建训练数据集；
(2)利用StyleGANs对数据集进行增强；
(3)利用多个预训练卷积神经网络进行特征学习；
(4)将多个卷积神经网络放到块中，计算出softmax平均值数组，选数组中最大值进行投票；
(5)将测试集放入构建好的框架进行分类。


2.根据权利要求1所述的一种基于StyleGANs和决策融合的皮肤镜图像识别方法。...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚安，姚鑫杰，唐永红，李华昱，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东;37