基于改进ConvNeXt的皮肤镜图像分类方法

摘要：

皮肤癌是最致命的癌症之一,对皮肤镜图像进行精确分类尤为关键,然而现有的皮肤镜图像存在形态复杂、样本数量较少的问题,导致现有的自动分类方法难以提取图像特征信息,误判率较高.提出一种改进ConvNeXt的方法,并构建SE-SimAM-ConvNeXt模型.以ConvNeXt为基础网络,加入SimAM无参注意力模块,提升网络的特征提取能力,并在基础网络中引入通道注意力机制,增强ConvNeXt对潜在关键特征的挖掘能力.在训练初始时加入预热机制Cosine Warmup,在该过程中使用余弦函数值进行学习率的衰减,进一步加速ConvNeXt的收敛,提高ConvNeXt模型的分类能力.在HAM10000皮肤数据集上的实验结果表明,该模型的分类准确率、精确度、召回率、特异性分别为92.9%、85.3%、78.0%、97.5%,具有较好的皮肤镜图像分类能力,对皮肤癌病变的辅助诊断有一定程度的应用价值,可帮助皮肤科医生对皮肤癌做进一步的诊断.

关键词：皮肤镜图像分类、ConvNeXt网络、通道注意力机制、SimAM无参注意力、预热机制

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央引导地方科技发展资金;内蒙古自治区自然科学基金项目;内蒙古自治区自然科学基金项目;内蒙古自治区高等学校青年科技英才计划;教育部春晖计划

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：239-246,254