ISIC_2017_Challenge

简介：
ISIC 2017 Challenge是一项专注于利用人工智能技术进行皮肤癌病变识别的国际竞赛，旨在促进皮肤病学与机器学习领域的合作。 目前全球每年有超过132,000例黑色素瘤皮肤癌发生。患者和皮肤科医生通过目视检查进行的诊断仅在60%的时间内准确无误，这凸显了对更精确检测手段的需求。同时，由于人均皮肤科医生数量短缺，计算机辅助方法成为一种必要工具来帮助识别并分类皮肤病变。 ISIC 2017挑战赛包括三个任务： - **任务一**：病变分割 - **任务二**：属性检测 - **任务三**：疾病分类 我参与了其中的任务一和任务三，即对图像进行分割以及将其归类为三种可能的类别之一。 在具体执行中，为了训练模型，在任务一（病变分割）上使用了2000张皮肤镜像，并从ISIC数据集中获取对应的Ground-Truth遮罩。测试阶段则利用600张相应的地面真实图像进行验证。在此过程中，将所有图像调整为128x128的尺寸以加快处理速度。