一种黑色素瘤分类模型建立方法

摘要

一种基于非随机掩盖数据增强方式的黑色素瘤分类方法，包括以下步骤：步骤1.首先原始训练集中的皮肤镜图像进行数据增强，增强方式为非随机掩盖；步骤2.将原始数据分别和不同掩盖位置的数据进行混合然后放入网络中进行训练，最后根据模型在验证集上的表现选择出效果相对好的4个模型，然后将这4个模型的增强样本和原始数据放在一起作为最终的黑色素瘤分类模型的训练样本，然后进行训练从而得到黑色素瘤分类模型；步骤3.训练模型；步骤4.将步骤3中提取的特征放入到softmax分类器中进行分类。本发明提供一种可靠性高的黑色素瘤分类方法，可以有效的对患者皮肤镜检图像来进行分类，达到辅助最终诊断的效果。