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🔥内容介绍

针对传统皮肤癌诊断依赖人工经验、主观性强、早期检出率低等问题，提出一种融合图像处理技术与支持向量机（SVM）的皮肤癌检测系统。该系统以皮肤镜图像为研究对象，通过图像预处理增强病灶与正常组织的对比度，采用改进阈值分割算法实现病灶区域精准提取，提取颜色、纹理、形态三类核心特征构建多维特征向量，利用网格搜索与交叉验证优化 SVM 分类器参数，实现良性与恶性皮肤病变的智能识别。实验结果表明，该系统对公开数据集 ISIC 2023 的测试集识别准确率达 92.8%，灵敏度为 91.5%，特异度为 94.2%，ROC 曲线下面积（AUC）为 0.963，较传统机器学习算法（KNN、随机森林）准确率提升 8.3%-12.6%，且检测速度快（单张图像处理时间≤0.5s），为皮肤癌早期筛查提供了高效、客观的辅助诊断工具，具有重要的临床应用价值。

一、引言

（一）研究背景

皮肤癌作为全球发病率增长最快的恶性肿瘤之一，其早期诊断与及时治疗是降低死亡率的关键 —— 数据显示，早期黑色素瘤患者 5 年生存率可达 99%，而晚期患者生存率仅为 27%。传统皮肤癌诊断主要依赖医生的肉眼观察与病理活检，存在明显局限性：肉眼观察易受医生经验、主观判断影响，对早期微小病灶的识别准确率低；病理活检为有创操作，存在感染风险，且检测周期长（3-7 天），难以满足大规模筛查需求。

随着数字图像处理与机器学习技术的发展，基于图像的无创皮肤癌检测成为研究热点。皮肤镜图像能清晰呈现皮肤病灶的微观结构（如色素网络、小点、小球等），为计算机辅助诊断提供了丰富的视觉信息。支持向量机（SVM）作为一种经典的二分类算法，具有高维数据处理能力强、泛化性能好、对小样本数据适应性佳等优势，在医学图像分类任务中展现出优异性能。然而，现有基于 SVM 的皮肤癌检测系统仍面临挑战：皮肤镜图像存在光照不均、噪声干扰、病灶边界模糊等问题，影响特征提取精度；特征选择缺乏针对性，未充分挖掘与皮肤癌病理特征相关的视觉信息；SVM 参数优化不足，导致分类性能受限。因此，亟需构建一种融合精准图像处理与优化 SVM 分类的一体化检测系统。

（二）研究意义

1. 理论意义：构建 “图像处理 - 特征工程 - SVM 分类” 的皮肤癌检测技术框架，提出病灶区域精准分割与多维特征融合策略，丰富医学图像辅助诊断的理论体系，为皮肤癌无创检测提供新方法。

1. 实践意义：开发高效、精准的皮肤癌智能检测系统，降低诊断对人工经验的依赖，提升早期皮肤癌检出率，缩短检测周期，为基层医疗机构与大规模筛查提供低成本、易操作的辅助诊断工具，推动皮肤癌防治工作的规模化开展。

（三）研究现状述评

现有皮肤癌检测研究可分为三类：一是基于传统图像处理的方法，通过阈值分割、边缘检测提取病灶区域，但对光照变化与噪声的鲁棒性不足；二是基于机器学习的方法，采用 SVM、KNN、随机森林等算法进行分类，其中 SVM 因分类性能优异成为主流，但特征提取的针对性与参数优化程度有待提升；三是基于深度学习的方法（CNN、ResNet），能自动提取深层特征，但需大量标注数据，且模型复杂度高、推理速度慢，难以在基层医疗机构部署。

在特征提取方面，现有研究多聚焦单一类型特征（如仅提取纹理特征），未充分融合颜色（色素分布）、形态（病灶形状、边界）等与皮肤癌病理相关的多维度特征；SVM 参数选择多依赖经验值，未通过系统优化实现分类性能最大化；部分系统未考虑皮肤镜图像的预处理优化，导致病灶分割精度低，影响后续分类效果。因此，构建一种融合多维度特征与优化 SVM 的图像处理检测系统，是提升皮肤癌检测性能的关键。

二、皮肤癌检测系统技术框架

（一）核心设计原则

1. 精准性原则：确保病灶区域分割准确、特征提取有效，分类结果能可靠区分良性与恶性病变，满足临床诊断的精度要求。

1. 鲁棒性原则：系统需适配不同光照条件、不同病灶类型的皮肤镜图像，对噪声与图像质量差异具有强适应性。

1. 高效性原则：优化图像处理与分类算法，降低计算复杂度，确保检测速度满足实时筛查需求。

1. 实用性原则：系统操作流程简洁，输出结果直观（诊断结论 + 特征可视化），便于非专业人员与基层医生使用。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [Cmat,Accuracy]= confusion_matrix(predicted,labels,classes_names)

C=confusionmat(labels,predicted);

L=length(unique(labels));

for i=1:L

Cmat(i,:)=C(i,:)./sum(C(i,:));

end

figure('visible','on');

imagesc(Cmat);colormap(flipud(summer));caxis([0,20])

textstr=num2str(Cmat(:),'%0.2f');

textstr=strtrim(cellstr(textstr));

[x,y]=meshgrid(1:L);

hstrg=text(x(:),y(:),textstr(:),'HorizontalAlignment','center','FontSize',16,'FontName','Times New Roman');

midvalue=mean(get(gca,'Clim'));

textColors=repmat(Cmat(:)>midvalue,1,3);

set(hstrg,{'color'},num2cell(textColors,2));

set(gca,'XTick',1:L,'XTickLabel',classes_names,'YTick',1:L,'YTickLabel',classes_names,'TickLength',[0,0],'FontSize',13,'FontName','Times New Roman');

colorbar;

%Accuracy=mean(diag(Cmat))*100

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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🌟 通信方面

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