关于ISIC数据集上的皮肤病黑色素瘤分类研究及实现

简介：
本研究针对ISIC数据集开展黑色素瘤皮肤病变分类的研究与实践，旨在提高早期黑色素瘤检测的准确率，促进皮肤病诊断技术的发展。 一、数据集介绍 ISIC数据集是一个公开的医学图像库，专门用于皮肤病诊断与研究。该数据集中包含大量不同类型的皮肤疾病图片，包括但不限于黑色素瘤、鳞状细胞癌以及基底细胞癌等。这些资源可以免费获取和使用，并且在医生及研究人员的工作中发挥着重要作用。 二、分类模型设计与实现 我们采用Keras构建了一个简单的残差网络来对皮肤病图像进行分类。该模型通过卷积层、批归一化处理以及引入残差连接的方式提取出有效的视觉特征，然后利用全局平均池化和全连接层完成最终的预测任务。 三、应用实现 在训练完成后，我们使用Flask框架开发了一个简易版Web应用程序供用户上传图片并获取皮肤病分类结果。该程序会对输入图像进行必要的预处理后送入模型中计算，并将得出的结果展示给使用者查看。 四、总结 本项目通过构建基于残差网络的架构实现了对皮肤病理学影像资料的有效分类，从而提高了诊断准确率。借助这一系统，医学专业人士能够迅速获得针对特定病例的最佳猜测性结论，进而有助于提升皮肤病诊疗水平并促进相关领域的发展。