---
# System prepended metadata

title: 影像辨識可行性

---

# 影像辨識可行性


## 相關論文
- 論文名稱：基於生成影像與多模型集成之皮膚病變分類
概要：我們的數據平衡系統可分成幾個方法，首先**使用對抗生成網路(Generative Adversarial Network，簡稱GAN)的生成器**來產生三種不同解析度的影像，再將資料集個別使用其中一種解析度來平衡，並將這些被不同種解析度平衡的資料集拿來訓練深度網路獲得各別的模型，最後再將這些模型對於測試資料集的預測值集合後再評估為最終的預測機率

- 論文名稱：使用條件生成對抗網路於皮膚病變圖像分割
概要：提出了新的深度學習方法用於分割皮膚病變。通過添加其他網絡來修改條件生成對抗網絡（cGANs）。模型中，在生成器的Unet網路中加入FCA-block並使用帶有不確定性圖像遷移式移學習的Dual-Discriminator（cG3FCA+2D），可以有效地提高ISIC2017中的評估結果。於PH2測試集裡，附加結構對於提高靈敏度有顯著的結果。為了完成最佳模型， ISIC2017在測試集中提出Ensemble-ADD模型。我們嘗試結合Ensemble-ADD模型後，以90.96％的靈敏度超越先前紀錄並成為最佳結果。

- 論文名稱：基於半監督式學習及具識別度損失函數之皮膚病變分類
概要：如何應用未標記的圖片成為一個重要課題，在本篇論文採用半監督式學習來加以利用未標記的圖片藉以提升分類準確度，在實驗中，我們發現交叉熵損失函數(cross-entropy loss)未能提供部分細節資訊，我們提出懲罰損失函數(penalty loss)來輔助交叉熵損失函數(cross-entropy loss)。我們透過5折交叉驗證(5-fold cross validation)，類別平衡權重以及懲罰損失函數(penalty loss)提高準確度，最後在ISIC2018資料集上取得0.812的平均召回率。

- 論文名稱：Skin disease medical image recognition
https://bio.chu.edu.tw/var/file/39/1039/img/105/716645240.pdf



## 輔助資料
- [皮膚病英文介紹](https://www.aocd.org/page/DiseaseDatabaseHome)
- [圖片相關知識](http://web.ntnu.edu.tw/~algo/Image.html)

## 可用的影像資料
- [ISIC](https://www.isic-archive.com/#!/topWithHeader/onlyHeaderTop/gallery?filter=%5B%5D&name)
- [kaggle Skin Cancer MNIST](https://www.kaggle.com/general/58249)
- [Skin Cancer MNIST: HAM10000](https://www.kaggle.com/kmader/skin-cancer-mnist-ham10000/version/2?select=HAM10000_images_part_1))
  - 圖像中病例一共包含7種： Actinic  keratoses（ 鱗 狀 細 胞 癌)、 Basal cell carcinoma（基底細胞癌) 、 Melanoma（黑色素細胞癌/黑色素瘤)、 Benign keratosis like lesions（良性 角化病變)、Dermatofibroma（皮膚纖維 瘤)、Melanocytic nevi（黑色素細胞痣)、 Vascular lesions（血管病變)


