13、医疗图像分类：COVID-19、肺炎与皮肤癌检测新进展

医疗图像分类：COVID-19、肺炎与皮肤癌检测新进展

1. COVID-19与肺炎检测研究

在抗击COVID-19的过程中，利用图像分类技术进行疾病检测成为了研究热点。研究团队旨在通过DenseNet进行图像分类，并结合WGANs进行数据增强，以解决COVID-19和肺炎的检测问题。

研究最初仅有2000张X射线图像的有限数据集，但通过WGANs生成了超过100,000张图像用于模型训练后，模型达到了99.44%的高准确率。之后，研究团队使用Django将模型集成到REST API中，并在网站上创建了一个子域名，用于通过GANs生成随机X射线图像。

这项研究表明，DenseNet在从X射线图像中检测COVID-19和肺炎方面非常有效，而WGANs的数据增强方法有助于提高模型性能。与其他GAN技术（如DCGANs）相比，WGANs生成的图像质量更高，从而提高了模型的准确性。

2. 皮肤癌检测背景与需求

如今，由于污染增加和全球变暖导致臭氧层恶化，紫外线辐射增强，皮肤癌的发病率正以令人担忧的速度上升。皮肤癌通常是由于皮肤细胞因DNA修改而异常快速增殖引起的，主要有基底细胞癌、鳞状细胞癌和黑色素瘤三种基本形式，在研究中主要分为黑色素瘤和非黑色素瘤两大类。

传统的皮肤癌诊断方法可能既昂贵又耗时。随着技术的发展，利用深度学习和机器学习算法，开发人员可以创建仅通过一张图像就能检测皮肤癌病变的应用程序。然而，现有的算法和神经网络并非都十分有效，因此研究团队致力于创建一个能准确检测和分类任何病变的模型。

3. 皮肤癌数据集

研究选用了ISIC 2019数据集，该数据集包含黑色素瘤病例（类