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首页 > 刊期 > 2022 > 7期 > 综合：探索与发现

基于改进 PCNN 的皮肤镜图像识别研究

卢厚达，李昕，岳文

【摘要】黑色素瘤多发生在皮肤或者接近皮肤的黏膜上，是由异常黑素细胞过度增生引发的常见的皮肤肿瘤。即使是经验丰富的医生也不能完全准确地分辨图像性质，所以机器学习辅助识别有利于解决此类问题，本文提出一种基于自适应主曲率的方法去除毛发噪声，利用改进的脉冲耦合神经网络进行病灶区域的识别，根据识别出病灶区的 A B C D 特征对其进行 TDS 评分，根据其最终评分对其病理性质进行分类的方法，在皮肤镜图像分类识别的研究中取得了较好的效果。

【关键字】皮肤镜图像；脉冲耦合神经网络；图像去噪；黑色素瘤