多卷积神经网络模型融合的皮肤病识别方法

作     者：许美凤 国雷达 宋盼盼 迟玉婷 杜少毅 耿松梅 张勇 XU Meifeng;GUO Leida;SONG Panpan;CHI Yuting;DU Shaoyi;GENG Songmei;ZHANG Yong

作者机构：西安交通大学第二附属医院皮肤病院西安710004 西安交通大学软件学院西安710049 西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049 西安交通大学第一附属医院胸外科西安710061 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2019年第53卷第11期

页      面：125-130页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2017YFA0700800) 

主　　题：卷积神经网络 多模型融合 皮肤病识别 均方误差 最大相关熵准则 

摘      要：针对皮肤病中基底细胞癌与脂溢性角化病的临床特征非常相似、不易区分的问题,提出了一种面向皮肤病识别的多卷积神经网络(CNN)模型融合方法。使用迁移学习方法训练ResNet、Xception、DensNet共3个CNN模型,获得每个模型的最佳识别结果。在此基础上,利用传统融合方法、投票法和均方误差作为损失函数来融合多模型的识别结果,从而提高皮肤病的识别精度。为了有效克服皮肤病识别中噪声的影响以提高模型的精度和泛化能力,提出将最大相关熵准则(MCC)作为多CNN模型融合的目标函数,并使用梯度上升法学习不同模型对最终结果的贡献权重,从而建立基于MCC的多CNN融合模型。在基底细胞癌和脂溢性角化病数据集上的实验结果表明:相比于多个单模型的预测结果,提出的使用模型融合的方法取得了更高的识别准确率;相比于传统模型融合方法,提出的基于MCC的多CNN融合识别模型可以较好地克服噪声并具有较强的泛化能力,识别准确率达到了97.07%,超过了CNN单模型和传统的多模型融合方法。