基于组合BP神经网络的皮肤肿瘤目标识别

• 作者: 姜志国 孟如松 李阳 谢凤英
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 医学
• 关键词: 皮肤镜图像 BP神经网络 皮肤肿瘤 识别分类
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: CT技术与图像分析
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: R730.49
• 语种: 中文
• DOI: 10.13505/j.1007-1482.2015.20.01.003

摘要

本文对皮肤肿瘤目标识别技术进行研究.首先利用阈值分割方法对皮损区域进行分割;然后,依据皮肤肿瘤早期诊断ABCD准则,对皮损区域提取了颜色、纹理和形状等特征,并基于相关性分析对所提取的特征进行优选;最后采用组合BP神经网络模型实现了皮肤肿瘤目标的分类识别.本文方法在黄色人种皮肤镜图像上进行实验,结果表明,该方法具有更高的分类精度,敏感度和特异度分别达到了93.3％和96.7％,识别结果令人满意.