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《第十五届中国体视学与图像分析学术会议论文集》2017年
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基于深度学习的皮肤镜图像分割

杨加文  谢凤英  
【摘要】: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ISBI_2017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。
【作者单位】:北京航空航天大学宇航学院图像处理中心
【分类号】:R739.5;TP391.41

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