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摘要：本发明公开了基于离散神经记忆常微分方程的皮肤癌病灶分割方法，该方法包括：确定模型中基础微分方程的形式，收集图像数据集；应用泰勒公式推导对神经记忆常微分方程进行离散化，对收集的皮肤病数据集进行初步筛选；应用线性多步法对神经记忆常微分方程进行离散化；根据神经网络结构对应用泰勒公式推导、应用线性多步法离散化的神经记忆常微分方程更改为合适的形式，设计适用于U型网络的二阶泰勒法解码器和线性多步法解码器；将解码器嵌入U型网络形成皮肤癌病灶分割模型，将增广数据集输入模型进行训练。本发明解决现存医疗图像分割模型复杂度高，计算成本高的问题，该方法不损伤模型性能，且兼容性高、可迁移能力强的轻量化方案。
主权项：1.基于离散神经记忆常微分方程的皮肤癌病灶分割方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1：确定模型中基础微分方程的形式，收集包含良性、恶性病变的皮肤镜图像数据集；步骤S2：应用泰勒公式推导对神经记忆常微分方程进行离散化，对收集的皮肤病数据集进行初步筛选，筛除低质量数据形成模型训练数据集；步骤S3：应用线性多步法对神经记忆常微分方程进行离散化，对模型训练数据集中的图像批量重塑使其尺寸适应神经网络输入并进行归一化；步骤S4：根据神经网络结构对应用泰勒公式推导、应用线性多步法离散化的神经记忆常微分方程更改为以神经网络层数作为推导步数的形式，对该步骤所得图像使用翻转、旋转、裁剪数据增强方法形成增广数据集；步骤S5：根据步骤S4所得数学公式设计适用于U型网络的二阶泰勒法解码器和线性多步法解码器；步骤S6：将步骤S5所得U型网络解码器嵌入U型网络形成皮肤癌病灶分割模型，将增广数据集输入模型进行训练，训练并验证模型性能后将皮肤镜图像输入训练好的模型得到预测标签，该标签为对病灶的像素级分类二值灰度图，此时完成对输入图像的病灶分割。
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百度查询： 四川大学 基于离散神经记忆常微分方程的皮肤癌病灶分割方法
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