DilatedSkinNet：一种基于特征融合的智能框架，用于皮肤病变提取

《Biomedical Signal Processing and Control》：DilatedSkinNet: A feature fusion induced intelligent framework for skin lesion extraction

　　皮肤黑色素瘤的自动检测系统，提出DilatedSkinNet框架，结合编码器、桥接模块和细粒度特征聚合器，通过多尺度特征提取和增强实现高精度分割，在ISIC和PH2数据集上超越70种SOTA方法，验证了模型的有效性和泛化能力。

　　在当今医疗科技迅猛发展的背景下，皮肤癌的早期识别和诊断成为保障人类健康的重要课题。其中，黑色素瘤作为一种极具侵略性的皮肤癌类型，其高致死率和快速扩散能力使得早期发现显得尤为关键。传统的皮肤癌诊断方法往往依赖于医生的肉眼观察和经验判断，这不仅耗时，而且容易受到主观因素的影响。随着人工智能和深度学习技术的不断进步，计算机辅助诊断（Computer-Aided Diagnosis, CAD）系统逐渐成为提升皮肤癌识别效率和准确性的有效工具。特别是在皮肤病变分割领域，深度学习方法因其强大的特征提取能力和自动化处理流程，展现出了广阔的应用前景。

黑色素瘤的早期识别不仅能够显著提高患者的生存率，还能降低治疗成本和痛苦程度。然而，皮肤病变的识别和分割面临诸多挑战。首先，皮肤病变在不同个体之间的颜色、纹理、位置和尺寸存在较大差异，这使得病变的边界识别变得复杂。其次，皮肤成像通常存在低对比度问题，使得病变区域与周围健康组织的区分更加困难。此外，图像中常常包含空气泡、毛发、标尺标记、血管等干扰因素，进一步增加了图像处理的难度。因此，开发一种能够准确识别病变边界、适应不同皮肤病变类型，并在各种成像条件下保持稳定性能的智能分割系统，成为当前医学图像处理研究的重要方向。

近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）因其在图像识别和分割任务中的卓越表现，被广泛应用于皮肤病变的自动分割。CNNs具备强大的特征提取能力，能够自动学习和捕捉图像中的局部特征和全局模式，从而有效应对皮肤病变的复杂性。然而，传统CNN模型在处理皮肤病变时仍存在一些局限性。例如，它们通常需要大量的标注数据进行训练，而实际应用中，标注数据的获取往往困难且成本高昂。此外，许多现有方法依赖于预处理步骤，如手动调整参数或特定的图像增强技术，这不仅增加了计算复杂度，也限制了模型的泛化能力。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于编码器-解码器结构的创新性深度学习框架——DilatedSkinNet。该框架融合了多种先进的技术，包括多尺度特征提取、细粒度特征聚合以及注意力机制等，旨在提升皮肤病变分割的准确性和效率。首先，编码器网络设计了一系列的病变细节提取（Lesion Detail Extraction, LDE）模块，并结合最大池化层和Dropout层，以确保模型在不同尺度下都能有效地捕捉病变特征，同时避免过拟合现象的发生。其次，桥接块（Bridge Block, BB）和细粒度特征聚合模块（Fine Feature Aggregator, FFA）被引入，用于在编码器与解码器之间实现平滑的特征传递，保留病变区域的稀疏和密集特征信息。最后，解码器网络通过上采样操作，将编码器提取的深层特征逐步还原为高分辨率的分割掩码，同时保持像素之间的空间关系，从而实现精确的病变区域分割。

为了验证DilatedSkinNet框架的有效性，本文采用了多个公开的基准数据集进行训练和测试。其中包括ISIC 2016、ISIC 2017、ISIC 2018以及PH2等数据集。这些数据集包含了大量不同成像条件下的皮肤病变图像，涵盖了多种病变类型和复杂背景，能够全面评估模型的泛化能力和鲁棒性。在训练过程中，DilatedSkinNet框架利用了ISIC 2016数据集中的图像，并在ISIC 2016以及ISIC 2017、ISIC 2018和PH2数据集中的未见图像上进行测试。通过与70种现有的先进方法进行对比，DilatedSkinNet在多个关键性能指标上表现出色，包括准确率、敏感度、特异性、Dice系数和Jaccard指数等。这些指标不仅反映了模型在病变分割任务中的精确度，还体现了其在不同成像条件下的适应能力。

除了客观性能评估，本文还通过视觉演示进一步验证了DilatedSkinNet框架的实际应用价值。通过对比不同方法生成的分割结果，可以直观地看到DilatedSkinNet在保持病变边界清晰度和细节完整性方面的优势。此外，本文还对模型的参数设置、主观分析、未见数据处理以及模型的消融实验进行了详细探讨。这些分析不仅揭示了模型在不同场景下的表现，还为未来的模型优化和应用拓展提供了理论依据和实践指导。

综上所述，本文提出的DilatedSkinNet框架在多个方面实现了创新。首先，它通过多尺度特征提取和细粒度特征聚合技术，有效提升了病变分割的精度和效率。其次，该框架无需复杂的预处理步骤，即可在未见数据上实现良好的分割效果，为实时应用提供了可能。最后，通过广泛的实验验证，DilatedSkinNet在多个关键指标上超越了现有的70种先进方法，证明了其在皮肤病变分割任务中的优越性。这一研究成果不仅有助于提高皮肤癌的早期诊断率，还为医学图像处理领域提供了新的思路和技术手段，具有重要的理论和应用价值。