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🔥 内容介绍

一、引言 —— 皮肤癌检测的刚需与 SVM 的破局之力

1.1 皮肤癌筛查的现实痛点与技术缺口

在全球范围内，皮肤癌发病率持续攀升，其中黑色素瘤等恶性类型若能早期发现，5 年生存率可超 90%。但传统检测高度依赖专业皮肤科医生的经验判断，存在三大痛点：一是基层医疗资源匮乏，偏远地区患者难以及时获得专业诊断；二是良性与恶性病变外观相似，易出现误诊漏诊（尤其早期症状不典型）；三是人工筛查效率低，无法应对大规模人群普查需求。

传统医学检测手段（如病理活检）虽准确，但耗时久、有创且成本高，亟需一种快速、无创、低成本的 AI 辅助检测方案。而机器学习技术凭借数据驱动的分类能力，成为解决这一问题的关键，其中支持向量机（SVM）因在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，成为皮肤癌检测的理想模型选择。

1.2 SVM 模型：为何成为皮肤癌检测的优选？

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习模型，核心优势精准匹配皮肤癌检测的需求：

• 小样本适配性：皮肤癌标注数据集（如 HAM10000）样本量有限，SVM 通过 “最大间隔分类器” 设计，能在有限样本中学习稳定特征，避免过拟合；

• 高维特征处理：皮肤镜图像的特征维度高（颜色、纹理、形状等多维度融合），SVM 无需降维即可高效处理，且不会丢失关键区分信息；

• 二分类性能强：皮肤癌检测本质是 “良性 / 恶性” 二分类任务，SVM 在二分类场景中准确率、鲁棒性均优于逻辑回归、传统神经网络等模型；

• 计算成本低：相比深度学习模型，SVM 训练速度快、硬件要求低，可轻松部署到移动端或基层医疗设备，符合实际应用场景。

二、夯实基础：SVM 支持向量机的核心原理

2.1 SVM 的核心思想：找到 “最宽的分类边界”

2.1.1 线性可分场景：最大间隔分类器

SVM 的核心目标是在特征空间中找到一条直线（二维）、平面（三维）或超平面（高维），将两类样本完全分离，且该超平面与两侧最近样本（支持向量）的距离（间隔）最大。

数学逻辑：假设样本特征为x，标签为y∈{+1,-1}（分别对应恶性 / 良性），超平面方程为w·x + b = 0，则间隔计算公式为2/||w||。SVM 通过最小化||w||²/2（等价于最大化间隔），同时满足约束条件y_i(w·x_i + b) ≥ 1（所有样本都在超平面两侧的 “间隔带” 外）。

2.1.2 线性不可分场景：核函数与软间隔

皮肤癌图像特征往往无法线性分离，SVM 通过两大技巧解决：

• 核函数：将低维特征映射到高维特征空间，使原本线性不可分的样本变得可分。无需直接计算高维映射（避免 “维度灾难”），而是通过核函数间接计算高维空间的内积。常用核函数包括：

  • 线性核：K(x1,x2)=x1·x2（适用于线性可分数据，计算最快）；

  • 多项式核：K(x1,x2)=(γx1·x2 + r)^d（捕捉非线性关系，参数较多）；

  • RBF 核（径向基函数）：K(x1,x2)=exp(-γ||x1-x2||²)（皮肤癌检测首选，自适应拟合复杂特征，仅需调优γ参数）。

• 软间隔：允许少量样本跨越分类边界，通过引入惩罚系数C平衡 “间隔大小” 与 “分类错误率”——C越大，对错误样本的惩罚越重（更倾向于正确分类，可能过拟合）；C越小，越注重间隔最大化（可能欠拟合）。

2.2 SVM 适配皮肤癌检测的关键特性

2.2.1 支持向量的 “关键少数” 作用

SVM 的决策边界仅由少数 “支持向量”（最靠近分类边界的样本）决定，这些样本恰好对应皮肤癌检测中 “难区分的疑似病例”，模型能自动聚焦关键样本，提升诊断的针对性。

2.2.2 抗噪声与泛化能力

通过 RBF 核函数的参数调优，SVM 能有效过滤皮肤镜图像中的噪声（如光照不均、皮肤纹理干扰），同时避免对训练集的过度依赖，在新的临床图像中保持稳定的检测性能。

三、核心设计：基于 SVM 的皮肤癌检测系统完整流程

3.1 系统整体架构：从图像输入到诊断输出

系统采用 “数据预处理→特征提取→模型训练→检测推理” 的闭环架构，全程无人工干预，可直接输出 “良性 / 恶性” 诊断结果及置信度，流程如下：

plaintext

输入皮肤镜图像 → 预处理（去噪+分割）→ 特征提取（颜色+纹理+形状）→ SVM分类器 → 输出诊断结果（良性/恶性）+ 置信度分数

3.2 核心步骤拆解：每一步都藏着关键技巧

3.2.1 数据预处理：净化图像，聚焦病变区域

皮肤镜图像存在光照差异、毛发遮挡、背景冗余等问题，预处理直接影响检测精度：

• 图像去噪：采用高斯滤波（cv2.GaussianBlur）平滑噪声，保留病变细节；

• 病变分割：使用 Otsu 阈值分割算法（自动确定最佳阈值），从皮肤背景中分离出病变区域，避免背景干扰；

• 尺寸归一化：将分割后的病变区域统一缩放至 64×64 像素，降低计算复杂度，保证特征一致性。

3.2.2 特征提取：挖掘区分良恶性的 “关键线索”

特征提取是 SVM 检测的核心，需从病变区域中提取能区分良性（如色素痣）和恶性（如黑色素瘤）的量化特征：

• 颜色特征：提取 RGB、HSV 颜色空间的均值、方差、熵值（恶性病变颜色更不均匀，方差和熵值更高）；

• 纹理特征：采用局部二值模式（LBP）提取纹理信息 —— 恶性病变纹理更粗糙，LBP 直方图分布更分散；

• 形状特征：计算病变区域的圆形度、边界复杂度、面积 / 周长比（恶性病变边界更不规则，圆形度更低）。

最终将三类特征拼接为 128 维特征向量，作为 SVM 模型的输入。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

tion

% Convert Image from RGB Color Space to L*a*b* Color Space 

% The L*a*b* space consists of a luminosity layer 'L*', chromaticity-layer 'a*' and 'b*'.

% All of the color information is in the 'a*' and 'b*' layers.

cform = makecform('srgb2lab');

% Apply the colorform

lab_he = applycform(I,cform);

% Classify the colors in a*b* colorspace using K means clustering.

% Since the image has 3 colors create 3 clusters.

% Measure the distance using Euclidean Distance Metric.

ab = double(lab_he(:,:,2:3));

nrows = size(ab,1);

ncols = size(ab,2);

ab = reshape(ab,nrows*ncols,2);

nColors = 3;

[cluster_idx, cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ...

                                      'Replicates',3);

%[cluster_idx cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean','Replicates',3);

% Label every pixel in tha image using results from K means

pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols);

%figure,imshow(pixel_labels,[]), title('Image Labeled by Cluster Index');

% Create a blank cell array to store the results of clustering

segmented_images = cell(1,3);

% Create RGB label using pixel_labels

rgb_label = repmat(pixel_labels,[1,1,3]);

for k = 1:nColors

    colors = I;

    colors(rgb_label ~= k) = 0;

    segmented_images{k} = colors;

end

figure, subplot(3,1,1);imshow(segmented_images{1});title('Cluster 1'); subplot(3,1,2);imshow(segmented_images{2});title('Cluster 2');

subplot(3,1,3);imshow(segmented_images{3});title('Cluster 3');

% Feature Extraction

x = inputdlg('Enter the cluster no. containing the disease affected leaf part only:');

i = str2double(x);

% Extract the features from the segmented image

seg_img = segmented_images{i};

% Convert to grayscale if image is RGB

if ndims(seg_img) == 3

   img = rgb2gray(seg_img);

end

%figure, imshow(img); title('Gray Scale Image');

% Evaluate the disease affected area

black = im2bw(seg_img,graythresh(seg_img));

%figure, imshow(black);title('Black & White Image');

m = size(seg_img,1);

n = size(seg_img,2);

zero_image = zeros(m,n); 

%G = imoverlay(zero_image,seg_img,[1 0 0]);

cc = bwconncomp(seg_img,6);

diseasedata = regionprops(cc,'basic');

A1 = diseasedata.Area;

sprintf('Area of the disease affected region is : %g%',A1);

I_black = im2bw(I,graythresh(I));

kk = bwconncomp(I,6);

leafdata = regionprops(kk,'basic');

A2 = leafdata.Area;

sprintf(' Total leaf area is : %g%',A2);

%Affected_Area = 1-(A1/A2);

Affected_Area = (A1/A2);

if Affected_Area < 1

    Affected_Area = Affected_Area+0.15;

end

sprintf('Affected Area is: %g%%',(Affected_Area*100))

% Create the Gray Level Cooccurance Matrices (GLCMs)

glcms = graycomatrix(img);

% Derive Statistics from GLCM

stats = graycoprops(glcms,'Contrast Correlation Energy Homogeneity');

Contrast = stats.Contrast;

Correlation = stats.Correlation;

Energy = stats.Energy;

Homogeneity = stats.Homogeneity;

Mean = mean2(seg_img);

Standard_Deviation = std2(seg_img);

Entropy = entropy(seg_img);

RMS = mean2(rms(seg_img));

%Skewness = skewness(img)

Variance = mean2(var(double(seg_img)));

a = sum(double(seg_img(:)));

Smoothness = 1-(1/(1+a));

Kurtosis = kurtosis(double(seg_img(:)));

Skewness = skewness(double(seg_img(:)));

% Inverse Difference Movement

m = size(seg_img,1);

n = size(seg_img,2);

in_diff = 0;

for i = 1:m

    for j = 1:n

        temp = seg_img(i,j)./(1+(i-j).^2);

        in_diff = in_diff+temp;

    end

end

IDM = double(in_diff);

    

feat_disease = [Contrast,Correlation,Energy,Homogeneity, Mean, Standard_Deviation, Entropy, RMS, Variance, Smoothness, Kurtosis, Skewness, IDM];

🔗 参考文献

[1]张琨,曹宏鑫,刘凤玉,等.一种基于SVM的网络入侵检测模型[J].南京理工大学学报, 2007, 31(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1005-9830.2007.04.001.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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