基于BP神经网络的皮肤镜图像质量评价

• 作者: 姜志国 孟如松 杨文峯 谢凤英
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 医学
• 关键词: BP神经网络 综合评价 皮肤镜图像
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 图像分析
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: R730.49
• 语种: 中文
• DOI: 10.13505/j.1007-1482.2014.19.01.04

摘要

皮肤镜技术能够观察活体皮肤表面以下微细结构和色素,是皮肤癌早期发现和诊断的有效工具.皮肤镜图像的采集质量直接影响后续的皮损目标自动分析诊断结果.针对皮肤镜图像的质量问题,提出了一种基于BP神经网络的综合质量评价方法.该方法研究了在采集过程中可能出现的散焦模糊、光照不均、毛发等影响皮肤镜图像质量的典型因素,采用BP神经网络建立综合评价模型,对各种因素混合存在时的皮肤镜图像质量进行客观评价.实验结果表明,在各种因素混合存在时,本文方法能够正确评价皮肤镜图像的综合质量,评价结果令人满意.