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基于量子优化的SvM和inception-resnet-v1网络的皮肤病变图像分类方法

基于量子优化的SVM和Inception-ResNet-V1网络的皮肤病变图像分类...

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作者：李子怡重庆师范大学

学位级别：硕士

黑素瘤是一种致命的皮肤恶性肿瘤。黑色素瘤的诊断是通过使用医生的视觉,对皮肤病变进行目视检查,然后分析皮肤镜检查结果并将其与医学科学相匹配来进行的。人工检测受主观性的影响很大,这使得检查结果在某些条件下不一致,因为它完全是... 详细信息

黑素瘤是一种致命的皮肤恶性肿瘤。黑色素瘤的诊断是通过使用医生的视觉,对皮肤病变进行目视检查,然后分析皮肤镜检查结果并将其与医学科学相匹配来进行的。人工检测受主观性的影响很大,这使得检查结果在某些条件下不一致,因为它完全是基于医生的视力和经验。计算机辅助诊断技术可以在医生的指导下,通过对黑色素瘤相关数据的计算和分析,辅助临床诊断。量子计算是未来计算领域的重要方向,其在网络模型优化中的应用具有很大的潜力。本文在总结相关领域已有成果的基础上,采用量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)对支持向量机(Support vector Machine,SvM)进行优化,并将优化后的SvM应用于皮肤病变图像的分类问题。同时,基于QGA优化的SvM,本文提出了一种改进的量子inception-resnet-v1网络模型,将QGA优化后的SvM作为改进网络的分类器,用于执行相同的皮肤病变图像分类任务。本文的主要工作内容如下:(1)本文使用QGA对SvM进行优化。SvM的惩罚因子和核参数能决定它的性能表现,将待优化的参数编码为量子比特,利用量子计算技术进化参数,得到最优参数设置,进而提高算法的分类准确率。(2)本文提出一种改进的量子inception-resnet-v1网络。inception-resnetv1网络包含Stem主干网络、inception-resnet模块和分类模块等。Stem模块包含卷积层和最大池化层,可提取多种类型的特征。基于以上结构,本文将Stem主干网络中的卷积层量子化,并使用QGA-SvM作为新的分类器。(3)在QGA-SvM算法和改进的量子inception-resnet-v1网络的基础上,与有关数据预处理技术相结合,进行皮肤病变图像分类实验。实验结果表明,QGASvM算法和改进的量子inception-resnet-v1网络的分类性能都有着优秀表现。其中,改进的量子inception-resnet-v1网络的性能更佳,分类准确率达到了98%。

关键词：量子计算遗传算法 inception-resnet-v1网络皮肤病变图像图像分类

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