摘要：

        本项目利用残差网络结构对皮肤病图像进行分类，提高了皮肤病诊断的准确度。并结合Flask框架实现一个简单的Web应用，用户可以上传图像文件，经过预处理最后将预测结果显示在界面上。通过该系统，医生和研究人员可以快速获得对给定皮肤病图像的最高概率诊断，从而帮助提高皮肤病诊断的准确性，并推动皮肤影像学的进展。

一、数据集介绍

         ISIC数据集是一个公开的医学图像数据集，主要用于皮肤病诊断和研究。该数据集包含大量的皮肤病图像，覆盖了各种皮肤疾病和病变。ISIC数据集包含各种皮肤病图像，例如黑色素瘤（melanoma）、鳞状细胞癌（squamous cell carcinoma）、基底细胞癌（basal cell carcinoma）等。其数据集展示如下：

         ISIC数据集可以在其官方网站上免费获取和下载。它也是许多皮肤病诊断和研究项目的重要数据来源之一。这个数据集对于帮助医生和研究人员提高皮肤病诊断准确性，推动皮肤影像学的进展非常有价值。

        数据集：https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification/data

二、分类模型设计与实现

        以下是使用Keras实现一个简单的残差模型对皮肤病图像进行分类的示例代码：

# 定义残差模型
input_shape = (224, 224, 3)
num_classes = len(train_generator.class_indices)

def residual_block(x, filters, downsample=False):
    strides = (2, 2) if downsample else (1, 1)
    # 主分支
    y = layers.Conv2D(filters, kernel_size=(3, 3), strides=strides, padding='same')(x)
    y = layers.BatchNormalization()(y)
    y = layers.Activation('relu')(y)
    y = layers.Conv2D(filters, kernel_size=(3, 3), padding='same')(y)
    y = layers.BatchNormalization()(y)
    # 跳跃连接分支
    if downsample:
        x = layers.Conv2D(filters, kernel_size=(1, 1), strides=strides, padding='same'）(x)
        x = layers.BatchNormalization()(x)
    # 残差相加
    out = layers.Add()([x, y])
    out = layers.Activation('relu')(out)
    return out

def build_resnet():
    inputs = keras.Input(shape=input_shape)
    x = layers.Conv2D(64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2), padding='same')(inputs)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Activation('relu')(x)
    x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
    x = residual_block(x, filters=64)
    x = residual_block(x, filters=64)
    x = residual_block(x, filters=64)
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = layers.Dense(256, activation='relu')(x)
    outputs = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

        上述代码定义了一个简单的残差模型（ResNet）用于皮肤病分类任务。首先定义残差块函数 residual_block：这个函数接受输入张量 x、卷积核数量 filters 和一个布尔值 downsample。
根据 downsample 的值决定是否进行下采样，如果 downsample 为 True，则在跳跃连接分支中使用步长为 2 的卷积。主分支包括两个卷积层和批归一化层，通过跳跃连接将主分支和跳跃连接分支相加。最后使用 ReLU 激活函数激活输出。
        其次，定义构建残差模型函数 build_resnet：这个函数创建了一个带有残差块的残差模型。首先定义了模型的输入层，其形状为 input_shape，默认为 (224, 224, 3)。通过一系列卷积、批归一化、激活和池化层对输入进行特征提取和下采样。接下来通过调用 residual_block 函数构建了三个残差块，每个残差块包含两个卷积层和批归一化层。
        在残差块之后，使用全局平均池化层将特征图转换为向量。添加一个全连接层（256个神经元）和一个输出层（根据类别数量 num_classes，使用 softmax 激活函数）。
        该残差模型在输入图像上通过一系列卷积、批归一化、激活和池化操作进行特征提取和下采样。残差块的添加允许跳过层级，提供更深的网络结构。全局平均池化层将最后一个残差块的特征图转换为固定长度的向量。最后的全连接层和输出层将这个向量映射到预测的类别概率。

        训练过程如下：

三、应用实现 

        基于训练好的模型参数，结合Flask 框架实现一个简单的 Web 应用，用于图像上传和皮肤病预测，用户可以上传图像文件，并通过预训练的模型进行皮肤病预测。实现界面如下： 

 

上传一个图像可以实现皮肤病分类结果的分析：

四、总结

        皮肤病医生采用计算机辅助诊断系统对皮肤病进行诊断时,由于不同皮肤病彩色图像有着极强的相似性,导致皮肤病诊断的准确度不高.为了提高对皮肤病诊断的准确度,提出一种基于残差网络结构的皮肤病图像分类算法。实验采用的数据集是由国际皮肤成像协会(ISIC)提供的ISIC2018数据集。从实验结果可以看出，残差网络结构学习算法优于传统的深度学习算法。

完整项目下载链接：

https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/87845007