机器学习在皮肤癌与脑肿瘤检测中的应用

# 机器学习在皮肤癌与脑肿瘤检测中的应用 ## 皮肤癌分类系统设计 ### 数据收集与准备 设计皮肤癌分类系统，首先要收集全面且多样的皮肤病变数据集。该数据集需包含皮肤病变图像以及病变是良性还是恶性的诊断信息。广泛多样的数据集至关重要，能确保模型可推广到不同类型的皮肤病变，在现实环境中实现准确结果。收集完数据后，下一步是为模型训练准备图像。 ### 模型选择 有多种流行模型可用于此任务，如卷积神经网络（CNNs）和残差神经网络（ResNets）。选择合适的模型取决于数据集的大小和复杂性、期望的准确率水平以及可用的计算资源。重要的是选择能够准确分类皮肤病变，并能利用可用数据和计算资源进行高效训练的模型。 ### 单元测试 单元测试是验证系统特定部分或组件功能以确保其正确运行的实践。这包括孤立测试各个部分，确保其按预期执行。此类测试可包括检查特定功能，如图像预处理、模型训练和模型评估的功能。其目的是在开发过程早期发现任何错误或漏洞，以便更快更轻松地解决。 ### 图划分与归一化图分割 - **图划分**：将图 G(V, E) 切割成两部分 A 和 B 的成本定义为所有跨越切割的边的权重之和，即从 A 中的节点到 B 中的节点的边的权重之和。最小切割标准寻找分割图中最少节点数量的切割。然而，这种方法可能导致对小的孤立节点集产生不自然的偏差。如果边的权重与节点之间的距离成正比，那么将单个节点一分为二的切割的切割值将比将节点分为左右两半的切割小得多。 - **归一化图分割**：为消除分割小的点集时的不自然偏差，提出了一种新方法，即归一化切割点（Ncut）。该方法计算图中所有节点的切割成本，而不仅仅考虑连接两个分区的边的总权重值。这意味着分割小的孤立点的分割不再具有低 Ncut 值，因为该分割将构成小节点与其他节点的总连接的很大一部分。此外，还可以为特定分区定义组内的整体归一化关联度量。 ### 实验结果 该方法基于对现有证据的审查，为皮肤癌的预防和在特定人群（POC）中检测皮肤癌提供了各种指导方针。由于研究数量有限，很少有资源能提供对 POC 中深色色素沉着病变评估的概述。记录了不同类型皮肤癌的诊断功能，并考虑了不同的可能风险因素。 ### 机器学习在皮肤癌检测中的结论 机器学习已成为皮肤科领域对皮肤病变进行分类，尤其是检测皮肤癌的有前途的工具。这些技术已被证明可提高皮肤癌诊断的准确性和效率，这对成功治疗至关重要。几种机器学习算法，包括支持向量机（SVMs）、卷积神经网络（CNNs）和随机森林，已用于皮肤癌分类，并在对皮肤病变（如黑色素瘤、基底细胞癌和鳞状细胞癌）进行分类时显示出高准确性。总之，机器学习在皮肤科的应用具有巨大潜力，可通过提供快速准确的皮肤癌诊断来彻底改变该领域。然而，需要进一步的研究和开发，以确保这些模型可靠、稳健，并能轻松集成到临床实践中。 ### 皮肤癌检测项目流程 |步骤|操作| | ---- | ---- | |图像改善|使用基于像素均值和标准差的新对比度拉伸方法改善皮肤镜图像| |图像分割|使用 OTSU 阈值进行图像分割| |特征提取|提取形状、颜色和纹理等特征，并使用 PCA 减少形状特征| |处理类别不平衡|使用 SMOTE 采样技术克服类别不平衡问题| |系统测试|在公开可用的数据集上测试系统| ### 皮肤癌检测流程 mermaid 图 ```mermaid graph LR A[收集数据] --> B[准备图像] B --> C[选择模型] C --> D[单元测试] D --> E[图划分与分割] E --> F[实验] F --> G[得出结论] ``` ## 脑肿瘤检测与分类 ### 脑肿瘤检测的背景与挑战 脑肿瘤是医学领域最严重的疾病之一。在肿瘤生长的早期阶段，放射科医生的首要任务是进行有效和高效的分析。基于立体定向活检测试的组织学分级是确定脑肿瘤等级的黄金标准和公认做法。然而，活检过程中神经外科医生必须在颅骨上开一个小孔进行组织采集，该活检测试存在诸多风险，如肿瘤出血和脑部感染，可能导致抽搐、