Classification method for skin pathological images

Abstract

Skin pathological images contain essential diagnostic information across various scales. To effectively utilize multi-scale features, this study proposes a classification method based on multi-scale neural networks. The method involves a variable multi-scale neural network structure with a backbone network and multiple scale input branches inserted at different layers, facilitating feature extraction and fusion. Two search algorithms—a minimum cost-based search algorithm and a hill-climbing search algorithm—are introduced to identify the optimal network structure.

Патологічні зображення шкіри містять важливу діагностичну інформацію за різними шкалами. Для ефективного використання різномасштабних ознак у цьому дослідженні запропоновано метод класифікації на основі різномасштабних нейронних мереж. Метод включає змінну структуру багатомасштабної нейронної мережі з магістральною мережею та багатомасштабними вхідними гілками, вставленими на різних рівнях, що полегшує вилучення та злиття ознак. Два алгоритми пошуку - алгоритм пошуку на основі мінімальної вартості та алгоритм пошуку на основі сходження на гору - використовуються для визначення оптимальної структури мережі. Експериментальні результати показують, що запропонована багатомасштабна мережа перевершує оригінальні мережі в класифікації патологічних зображень шкіри і що обидва алгоритми пошуку ефективно знаходять близькі до оптимальних структури зі зменшеними обчислювальними витратами.