【报告内容】

汇报人：池承盛

汇报单位：福建理工大学

主题：《Automatically Diagnosing Skin Cancers From Multimodality Images Using Two-Stage Genetic Programming》

1、Introduction

2、Method

3、Experiments

4、Conclusion

【报告总结】

1、待解决的问题描述

GP树的示例图以及论文的代码设计，使用的数据集规模太小，对比的方法太少。目前的方法是专门为皮肤癌图像分类而设计的。在医学图像分类任务中，领域泛化方法可以得到进一步的扩展。现实世界的图像往往伴随着大量的噪声，这阻碍了准确的图像分类。

2.相关创新方案

通过使用领域独立知识和特定于领域的知识来提高性能。

3.实验总结

在这篇文章中，一种新的两阶段GP方法在包装方法已开发用于皮肤癌图像分类。该方法同时包含颜色和纹理信息，能够有效区分不同类别的图像。利用LBP和金字塔结构小波分解对皮肤病变图像的各种颜色通道进行特征提取。这些与域无关的特征具有足够的基于局部像素的RGB和全局颜色变化信息，可以在没有专家干预的情况下获得良好的效果。提出的两阶段GP方法在第一阶段进行特征选择，在第二阶段仅从选择的特征构建特征。将选取的特征和构建的特征提供给J48等分类算法，该算法对皮肤癌二值和多类图像分类产生了有效的结果。

4.未来工作

测试规模更大更复杂的数据集来验证有效性，利用领域内的知识来提升性能。

报告时间：2024年08月02日19:30

腾讯会议：371 3868 6615

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