基于Inception-ResNet模型的皮肤癌分类系统的实现

简介：
本研究开发了一种基于Inception-ResNet架构的深度学习系统，用于高效准确地分类皮肤病变图像，以辅助诊断皮肤癌，提高早期检测率。 皮肤癌是人类最常见的恶性肿瘤之一，主要通过视觉诊断进行初步筛查。由于皮肤病变外观的细微变化性，使用图像自动分类技术来识别这些病变是一项具有挑战性的任务。本段落提出了一种基于Inception和ResNet深度残差网络架构的皮肤癌分类算法，并与传统神经网络模型进行了比较。实验结果显示，所提出的算法在降低时间复杂度的同时提高了识别准确率。 此外，我们还将训练好的模型参数应用于一个Web系统中，使其能够对上传图像进行皮肤病检测，并且还能通过视频实时监测和诊断皮肤病。这简化了皮肤肿瘤的检查流程，有助于医生更早地发现并治疗皮肤癌。同时，该系统的用户界面设计使得医生与患者只需简单的操作即可在浏览器上获得即时反馈结果。 为了使模型能够在用户的常规浏览器环境中快速运行并且提供可视化结果，我们还开发了一个Web前端界面。这个界面能够将检测的概率结果显示给客户端的浏览器，并由浏览器完成渲染工作以达到直观展示的效果。这进一步简化了皮肤病诊断的过程，提高了医生的工作效率并为患者提供了更加便捷的服务体验。