matlab图像分割肿瘤代码-matconvnet-dermoscopy:DermaKNet：将皮肤科医生的知识整合到卷积神经网络中，以诊断皮

matlab图像分割肿瘤代码该软件包含对工具箱MatConvNet（）的修改。 MatConvNet是在Matlab上实现CNN的工具箱。 该代码实现了我们用于自动黑色素瘤诊断的解决方案，该解决方案最初已提交给ISIC 2017黑色素瘤诊断挑战（），然后针对本文进行了改进： I. Gonzalez Diaz，“ DermaKNet：将皮肤科医生的知识整合到卷积神经网络中，以诊断皮肤病变”，在IEEE生物医学和健康信息学杂志上，第1卷。 PP，不。 99，第1-1页。 doi：10.1109 / JBHI.2018.2806962 我们已经参加了第3部分：病变分类。 在此任务中，要求参与者完成两项独立的二进制图像分类任务，这些任务涉及皮肤病变（黑色素瘤，痣和脂溢性角化病）的三种独特诊断。 在第一个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）黑色素瘤和（b）痣与脂溢性角化病。 在第二个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）脂溢性角化病和（b）痣和黑色素瘤。 定义： Melanoma – malignant skin tumor, derived from melanocytes (melanoc