14、皮肤癌与心血管疾病的机器学习诊断方案

皮肤癌与心血管疾病的机器学习诊断方案

在当今医疗领域，机器学习在疾病诊断方面正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨基于机器学习算法的皮肤癌识别以及心血管疾病诊断方法。

皮肤癌识别系统

1. 数据集与预处理

国际皮肤成像协作组织（ISIC）推出的ISIC Archive数据集，为皮肤癌的自动化算法分析提供了丰富的数据支持。2019年的ISIC数据集中包含25,331张皮肤镜照片，可用于8个不同类别的训练，测试数据集则有8239张照片，且新系统需识别训练数据中未出现的异常类别。

该数据集主要对良性角化病、基底细胞癌、黑素细胞痣和黑色素瘤进行分类。数据集按80%用于训练、20%用于测试的比例随机分配，具体前4类的分布如下表所示：
| 类型 | 总图像数 | 训练图像数 | 测试图像数 |
| — | — | — | — |
| 黑色素瘤 | 4522 | 3618 | 904 |
| 黑素细胞痣 | 2896 | 2317 | 579 |
| 基底细胞癌 | 3323 | 2659 | 664 |
| 良性角化病 | 2624 | 2100 | 524 |

在预处理阶段，由于数据集公开且信息传播方式便于生成文本输入，所有文件会缩放到224×224像素，缩放是数据准备的关键步骤之一。

2. 训练算法

该系统使用CNN、Vgg16和Vgg19算法对皮肤病变图像进行四类分类，以下是各算法的详细介绍：
- CNN ：是一种非常有效的分类算法，属于前馈神经网络，包含卷积层、池化层、扁平化层和全连接层。