基于深度卷积网络的皮肤病变图像自动分割与识别研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 7次 | 上传用户：hblhzl_18

【摘要】

：

以黑色素瘤为代表的皮肤色素性恶性病变具有极高的致死率。黑色素瘤发病早期易与黑色素痣等有较高发病率的良性病变混淆,导致治疗延误。现阶段基于皮肤镜进行皮肤色素性病变诊断筛查的方式依赖医生临床经验,较为耗时,存在一定主观性。而构建面向皮肤色素性病变的计算机辅助诊断系统可以缓解紧张的医疗资源,减轻医生的工作负担,提高筛查诊断效率,为患者争取宝贵的治疗时机。针对皮肤色素性病变图像临床表现变化较大、病灶边界模

【作者】

：

马震

【出处】

：

北京邮电大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

皮肤病灶分割深度卷积网络多级特征融合难分样本学习皮肤病变识别

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