研究目的
提出一种基于深度学习的方法，用于从皮肤镜图像中分割皮肤病变，以解决可能表现为假阳性并降低诊断系统性能的伪影问题。
研究成果
所提出的深度学习方法能有效从皮肤镜图像中分割出皮肤病变，在PH2和ISIC 2017数据集上均实现了高准确率。该方法解决了伪影问题，显示出提升计算机辅助诊断系统的潜力。
研究不足
该研究的局限性在于所使用的数据集（PH2和ISIC 2017），可能无法推广至所有类型的皮肤病变或成像条件。输入图像的质量和变异性可能会影响所提方法的性能。
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[2018年IEEE第20届电子健康网络、应用与服务国际会议(Healthcom) - 捷克共和国奥斯特拉瓦(2018.9.17-2018.9.20)] 2018年IEEE第20届电子健康网络、应用与服务国际会议(Healthcom) - 基于学习的皮肤镜图像皮肤病变分割方法
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DOI：10.1109/HealthCom.2018.8531156
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
分割是大多数医学影像计算机辅助诊断系统中的必要预处理步骤。不同伪影的存在使得皮肤病变分割极具挑战性。伪影的异常生长可能表现为假阳性结果，从而降低诊断系统的性能。只有在提取病变区域时去除这些虚假结构才能避免该问题。针对这一难题，本文提出采用深度学习进行皮肤病变分割。在该框架下，我们实现了自动化的皮肤病变分割，能够获得高精度的病变分割效果。所提出的网络架构深度达31层且采用统一滤波器尺寸。我们在PH2和ISIC 2017两个公开数据库上验证了该技术的有效性。实验结果表明该方法具有显著效率：在PH2数据集上获得92.3%的Dice系数，在ISIC 2017数据集上达到85.5%的Dice系数。
作者：
Muhammad Ammar，Sajid Gul Khawaja，Abeera Atif，Muhammad Usman Akram，Muntaha Sakeena
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