基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统设计与实现
这是一篇关于深度学习,皮肤癌分类,计算机辅助诊断,多模态数据融合的论文, 主要内容为随着世界人口的不断增长,皮肤癌的发病率也在持续上升。早期的诊断和治疗能够有效地降低皮肤癌的致死率。皮肤科医生可以通过皮肤镜检查进一步筛查皮肤癌,但是,对皮肤病变的准确诊断需要丰富的经验,这需要大量的时间和金钱来培养一位优秀的皮肤科医生。此外,误诊在皮肤癌诊断中也很常见。因此,需要采用准确、有效的方法来进行皮肤癌诊断。由于深度学习技术的不断发展,计算机辅助诊断在医疗领域得到了广泛应用。然而,大多数学者仅使用皮肤镜图像对皮肤癌分类进行研究,这样的单模态数据可能无法提供准确的病变信息,导致分类准确率不高。同时,由于不同模态的数据具有不同的特征表示,如何有效地融合多模态数据是一个具有挑战性的问题。基于此,本文构建了基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型,实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统,辅助皮肤科医生进行诊断,提高诊断效率。本文的主要工作如下:(1)本文提出了一种基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型。该模型使用ResNet50提取皮肤镜图像特征,对患者元数据使用One-Hot 编码,并经过多层感知机获取到元数据特征。在特征融合阶段,本文使用了多种特征融合方法,包括简单拼接操作、双线性池化和注意力机制,并在HAM10000公开数据集上进行了七分类实验。实验结果表明,使用注意力机制的方法取得了最优的分类效果,分类准确率达到了 94.2%,相较于常见的皮肤癌分类模型有一定的提升。(2)本文设计并实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统。以皮肤科医生的实际需求为出发点,对系统的各个功能模块进行了详细设计,使用Spring Boot、Vue等开发框架完成了系统的功能实现,同时,使用Flask框架部署模型服务,辅助医生进行皮肤癌诊断,为皮肤科医生提供了更加准确、高效的辅助诊断服务,具有一定的现实意义和应用前景。
多模态数据融合下基于多目标优化的乳腺癌转移预测研究
这是一篇关于乳腺癌远处转移,多模态数据融合,多目标优化,遗传算法,通道注意力的论文, 主要内容为乳腺癌是女性最为常见的恶性肿瘤,也是女性癌症死亡的第二大原因。而BC远处转移,引起其他器官衰竭则是BC引发死亡的常见原因。因此使用人工智能技术预测BC远处转移,尽早发现BC远处转移风险,可以帮助患者提前作出应对手段,从而有效减少BC患者死亡风险,改善预后。本文首先针对特征选择与分类模型优化问题对多目标遗传算法NSGA2进行了改进,提出了MINSGA2算法。该算法基于互信息的思想,分别对多目标遗传算法的种群初始化、交叉变异算子以及子代选择评分三方面进行了改进,即基于标签相关性的种群初始化策略、基于相关冗余值的局部搜索算子,称为补充删除算子,以及基于互信息的特征子集总信息量评分。并且对三个改进点进行了消融实验,证明了优秀的改进效果。之后,本文使用多个公共数据集进行特征选择以及分类预测,证明了算法在不同数据集上均可以取得不错的分类效果。使用临床数据集对结构化数据模态进行了BC远处转移预测单模态实验,获得了优秀的单模态分类器。模型AUC达到了0.931,敏感性0.945,特异性0.917。之后,本文对数据集中身体成分部分进行了零假设实验,证明了身体成分数据对正确预测BC患者远处转移起到了积极的作用。之后,本文针对BC图像模态进行研究。由以往研究可知,BC患者身体成分与其预后存在着较大的关联。因此本文使用了可以提示BC患者身体成分信息的第四胸椎(T4)和第十一胸椎(T11)的CT图像,使用深度学习方法对BC远处转移进行预测,并使用深度学习影像组学的思想,提取图像特征,为后续的多模态融合研究做准备。本文基于通道注意力的思想以并行的方式融合了SENet、ECANet中的通道注意力,提出了混合通道注意力模块MCI,并将其融入多个备选网络。最终得到了性能优秀的网络Dense Net121-MCI,其AUC达到了0.825,敏感性0.796,特异性0.854。本文依此得到了图像数据模态下BC远处转移单模态分类器,并且获得了图像数据提取特征。最后,本文分别依据多模态融合中,前期融合、后期融合、混合融合的思想进行了多种多模态融合实验。在前期融合中融合两种模态的特征,使用主成分分析法减少特征冗余,再使用MINSGA2方法进行转移预测。这一前期融合模型取得了优秀的效果。在后期融合中,使用前文得到的两种模态下的单模态分类器进行融合实验,最终多目标优化权重的方法取得了优秀的后期融合效果。于是,在混合融合实验中,本文将前面得到的单模态与前期融合分类器共同使用NSGA2优化权重的方法进行混合融合,得到了最终的BC远处转移多模态融合分类器,其AUC达到了0.980,敏感性0.987,特异性0.975。此外,本文借鉴Grad-CAM的思想,对深度学习提取图像特征进行了热区图像绘制,发现网络特征关注区域集中于患者竖脊肌部分,这与前人的实验不谋而合,再次证明了身体成分数据对BC患者远处转移预测的积极作用。
基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统设计与实现
这是一篇关于深度学习,皮肤癌分类,计算机辅助诊断,多模态数据融合的论文, 主要内容为随着世界人口的不断增长,皮肤癌的发病率也在持续上升。早期的诊断和治疗能够有效地降低皮肤癌的致死率。皮肤科医生可以通过皮肤镜检查进一步筛查皮肤癌,但是,对皮肤病变的准确诊断需要丰富的经验,这需要大量的时间和金钱来培养一位优秀的皮肤科医生。此外,误诊在皮肤癌诊断中也很常见。因此,需要采用准确、有效的方法来进行皮肤癌诊断。由于深度学习技术的不断发展,计算机辅助诊断在医疗领域得到了广泛应用。然而,大多数学者仅使用皮肤镜图像对皮肤癌分类进行研究,这样的单模态数据可能无法提供准确的病变信息,导致分类准确率不高。同时,由于不同模态的数据具有不同的特征表示,如何有效地融合多模态数据是一个具有挑战性的问题。基于此,本文构建了基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型,实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统,辅助皮肤科医生进行诊断,提高诊断效率。本文的主要工作如下:(1)本文提出了一种基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型。该模型使用ResNet50提取皮肤镜图像特征,对患者元数据使用One-Hot 编码,并经过多层感知机获取到元数据特征。在特征融合阶段,本文使用了多种特征融合方法,包括简单拼接操作、双线性池化和注意力机制,并在HAM10000公开数据集上进行了七分类实验。实验结果表明,使用注意力机制的方法取得了最优的分类效果,分类准确率达到了 94.2%,相较于常见的皮肤癌分类模型有一定的提升。(2)本文设计并实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统。以皮肤科医生的实际需求为出发点,对系统的各个功能模块进行了详细设计,使用Spring Boot、Vue等开发框架完成了系统的功能实现,同时,使用Flask框架部署模型服务,辅助医生进行皮肤癌诊断,为皮肤科医生提供了更加准确、高效的辅助诊断服务,具有一定的现实意义和应用前景。
基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统设计与实现
这是一篇关于深度学习,皮肤癌分类,计算机辅助诊断,多模态数据融合的论文, 主要内容为随着世界人口的不断增长,皮肤癌的发病率也在持续上升。早期的诊断和治疗能够有效地降低皮肤癌的致死率。皮肤科医生可以通过皮肤镜检查进一步筛查皮肤癌,但是,对皮肤病变的准确诊断需要丰富的经验,这需要大量的时间和金钱来培养一位优秀的皮肤科医生。此外,误诊在皮肤癌诊断中也很常见。因此,需要采用准确、有效的方法来进行皮肤癌诊断。由于深度学习技术的不断发展,计算机辅助诊断在医疗领域得到了广泛应用。然而,大多数学者仅使用皮肤镜图像对皮肤癌分类进行研究,这样的单模态数据可能无法提供准确的病变信息,导致分类准确率不高。同时,由于不同模态的数据具有不同的特征表示,如何有效地融合多模态数据是一个具有挑战性的问题。基于此,本文构建了基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型,实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统,辅助皮肤科医生进行诊断,提高诊断效率。本文的主要工作如下:(1)本文提出了一种基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型。该模型使用ResNet50提取皮肤镜图像特征,对患者元数据使用One-Hot 编码,并经过多层感知机获取到元数据特征。在特征融合阶段,本文使用了多种特征融合方法,包括简单拼接操作、双线性池化和注意力机制,并在HAM10000公开数据集上进行了七分类实验。实验结果表明,使用注意力机制的方法取得了最优的分类效果,分类准确率达到了 94.2%,相较于常见的皮肤癌分类模型有一定的提升。(2)本文设计并实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统。以皮肤科医生的实际需求为出发点,对系统的各个功能模块进行了详细设计,使用Spring Boot、Vue等开发框架完成了系统的功能实现,同时,使用Flask框架部署模型服务,辅助医生进行皮肤癌诊断,为皮肤科医生提供了更加准确、高效的辅助诊断服务,具有一定的现实意义和应用前景。
基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统设计与实现
这是一篇关于深度学习,皮肤癌分类,计算机辅助诊断,多模态数据融合的论文, 主要内容为随着世界人口的不断增长,皮肤癌的发病率也在持续上升。早期的诊断和治疗能够有效地降低皮肤癌的致死率。皮肤科医生可以通过皮肤镜检查进一步筛查皮肤癌,但是,对皮肤病变的准确诊断需要丰富的经验,这需要大量的时间和金钱来培养一位优秀的皮肤科医生。此外,误诊在皮肤癌诊断中也很常见。因此,需要采用准确、有效的方法来进行皮肤癌诊断。由于深度学习技术的不断发展,计算机辅助诊断在医疗领域得到了广泛应用。然而,大多数学者仅使用皮肤镜图像对皮肤癌分类进行研究,这样的单模态数据可能无法提供准确的病变信息,导致分类准确率不高。同时,由于不同模态的数据具有不同的特征表示,如何有效地融合多模态数据是一个具有挑战性的问题。基于此,本文构建了基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型,实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统,辅助皮肤科医生进行诊断,提高诊断效率。本文的主要工作如下:(1)本文提出了一种基于多模态数据融合的皮肤癌分类模型。该模型使用ResNet50提取皮肤镜图像特征,对患者元数据使用One-Hot 编码,并经过多层感知机获取到元数据特征。在特征融合阶段,本文使用了多种特征融合方法,包括简单拼接操作、双线性池化和注意力机制,并在HAM10000公开数据集上进行了七分类实验。实验结果表明,使用注意力机制的方法取得了最优的分类效果,分类准确率达到了 94.2%,相较于常见的皮肤癌分类模型有一定的提升。(2)本文设计并实现了基于深度学习的皮肤癌辅助诊断系统。以皮肤科医生的实际需求为出发点,对系统的各个功能模块进行了详细设计,使用Spring Boot、Vue等开发框架完成了系统的功能实现,同时,使用Flask框架部署模型服务,辅助医生进行皮肤癌诊断,为皮肤科医生提供了更加准确、高效的辅助诊断服务,具有一定的现实意义和应用前景。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码货栈 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52307.html
