数字市场 专利库 一种基于集成学习的黑色素瘤皮肤病图像分类方法

一种基于集成学习的黑色素瘤皮肤病图像分类方法

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专利申请号
CN201810505419.0
专利类型
发明专利
技术分类
G06K9/00(2006.01)I
专利有效期
2038-05-24
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专利信息
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
商品编号:5580829
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申请日期:2018-05-24
公开/公告号:CN108734138B
授权公告日/公开日:2018-11-02
申请/专利权人: 浙江***学
发明/设计人: 胡海***肖杰
主分类号:G06K9/00(2006.01)I
IPC分类号:G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(200
说明书摘要免费下载摘要

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。

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