[发明专利]基于CycleGAN和BAFCNN的黑色素瘤分类方法及系统在审
| 申请号： | 202211147164.8 | 申请日： | 2022-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN115439695A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 成金勇;邹庆旭 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙园园 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CycleGAN和BAFCNN的黑色素瘤分类方法及系统，属于人工智能技术领域，本发明要解决的技术问题为如何能够合理提取原始皮肤图像的病变部位以及病变周围正常的皮肤组织，提高黑色素瘤分类的准确性，采用的技术方案为：该方法是通过条件图像合成数据集中代表性不足的样本用于平衡数据集，并利用基础辅助融合神经网络提取数据特征，将提取的数据特征映射到输出空间上进行黑色素瘤的处理与分类；具体如下：条件图像合成：使用循环一致的CycleGAN网络合成条件图像；提取补丁图像：采用像素块差值补丁策略提取补丁图像；数据预处理；特征提取：使用基础辅助融合神经网络提取补丁图像以及原始皮肤图像的特征，并获取皮损图像的信息；特征融合；指标评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cyclegan bafcnn 黑色素瘤 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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