机器学习在皮肤癌和脑肿瘤检测中的应用

# 机器学习在皮肤癌和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的首要步骤是收集全面且多样的皮肤病变数据集。这个数据集必须包含皮肤病变的图像，以及这些病变是良性还是恶性的诊断信息。广泛多样的数据集对于确保模型能够泛化到不同类型的皮肤病变，并在现实环境中取得准确结果至关重要。收集完数据后，下一步是为模型训练准备图像。 ### 模型选择 可以使用多种流行的模型来完成这项任务，包括卷积神经网络（CNNs）和残差神经网络（ResNets）。合适模型的选择将取决于数据集的大小和复杂度、期望的准确率水平以及可用的计算资源。重要的是选择一个能够准确分类皮肤病变，并且可以利用现有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的实践，以确保它们正确运行。这包括孤立地测试各个部分，以确保它们按预期执行。这种类型的测试可以包括检查特定功能的功能，如图像预处理、模型训练和模型评估。其目的是在开发过程的早期发现任何错误或漏洞，以便更快、更轻松地解决。 ### 图分割相关技术 1. **图划分**：将图 G(V, E) 切割成两部分 A 和 B 的成本定义为所有从 A 中的节点到 B 中的节点的交叉边的权重之和。最小切割标准寻找分割图中最少节点数的切割方式。然而，这种方法可能会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。 2. **归一化图分割**：为了消除分割小的点集时的不自然偏差，提出了一种新方法，称为归一化切割点（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将不再具有低 Ncut 值，因为这种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，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 基于对现有证据的审查，该方法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总结 机器学习已成为皮肤科领域用于皮肤病变分类，特别是皮肤癌检测的有前途的工具。这些技术已被证明可以提高皮肤癌诊断的准确性和效率，这对于成功治疗至关重要。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，已被用于皮肤癌分类，并在对黑色素瘤、基底细胞癌和鳞状细胞癌等皮肤病变进行分类时表现出了很高的准确性。然而，还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。 ### 项目额外应用 该项目还专注于使用机器学习技术准确预测特定位置事故的严重程度。过程如下： 1. 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。 2. 使用 OTSU 阈值进行图像分割。 3. 提取形状、颜色和纹理等特征，并使用主成分分析（PCA）减少形状特征。 4. 使用 SMOT