[发明专利]一种基于特征数据及维度缩放的黑色素瘤分类方法

权利要求书

1.一种基于特征数据及维度缩放的黑色素瘤分类方法，其特征在于，包括：

对图像进行增强处理；

将增强处理后的图像进行数据提取，获得目标图像数据；

对增强处理后的图像进行数据特征提取，获得特征数据,其中，所述特征数据至少包括：性别数据和年龄数据；

将获得的所述目标图像数据和所述特征数据进行数据连接,获得融合后的图像数据；

对融合后的图像数据进行分类处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征数据及维度缩放的黑色素瘤分类方法，其特征在于，所述将增强处理后的图像进行数据提取，获得目标图像数据的步骤：

将经过数据增强和预处理的图片调整为384*384,并将图片在ImageNet上训练好的Efficient网络进行迁移学习，以通过全局平均池化层，计算每个特征图的平均值以避免过拟合；

将经过迁移学习的数据作为目标图像数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征数据及维度缩放的黑色素瘤分类方法，其特征在于，所述对增强处理后的图像进行数据特征提取,获得特征数据的步骤:

将性别数据和年龄数据分别转化成对象并输入至多维度缩放网络全连接层；

将获得的特征数据进行归一化处理并用RELU层进行激活。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征数据及维度缩放的黑色素瘤分类方法，其特征在于，所述将获得的所述目标图像数据和所述特征数据进行连接,获得融合后的图像数据的步骤：

通过concatenate函数将所获得的目标图像数据和特征数据进行连接，以获得融合后的图像数据。