45、黑色素瘤检测分类与网络安全攻击解析

黑色素瘤检测分类与网络安全攻击解析

1. 黑色素瘤检测与分类

在数字图像领域，黑色素瘤的检测与分类至关重要。以下将详细介绍相关的分类方法及测试结果。
- 分类方法 ：从多波段光栅图片获取信息的任务被称为分类。借助图像分类工具栏可进行分类和多元分析，这里采用的分类技术是支持向量机（SVM）。SVM 主要用于减少分类误差并最大化几何边界，也被称为极端边界分类器，是一种有监督的机器学习方法，需要大量二元类数据集进行训练。
- 测试步骤 ：
- 从 ISIC 数据库获取输入图像，对其进行调整大小和增强等预处理。
- 对预处理后的图像进行分割，并提取特征。
- 借助局部二值模式（LBP）图像提供的信息，分类器得出所需结果。
- 性能评估指标 ：使用灵敏度、特异性、准确性和曲线下面积（AUC）四个评估指标来评估性能。具体计算公式如下：
- 灵敏度（Sensitivity）：$Sensitivity = \frac{TP}{FN + TP}$
- 特异性（Specificity）：$Specificity = \frac{TN}{TN + FP}$
- 准确性（Accuracy）：$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$

其中，真阳性（TP）是正确识别异常的比例，真阴性（TN）与痣的检测相关，假阳性（FP）和假阴性（FN）表示误分类率。

预测类别	实际类别 -