摘要：皮肤疾病的早期诊断对治疗效果具有重要影响。本文设计并实现了一个基于深度学习的皮肤疾病智能诊断系统，用于辅助医生进行皮肤病变的自动分类和阶段评估。系统采用卷积神经网络（CNN）架构，实现了恶性和良性病变的二分类，以及恶性病变的中期、晚期二阶段分类。
项目概览
项目简介
针对训练过程中出现的类别不平衡问题，本文提出了基于过采样的数据平衡策略。通过将少数类样本数量增加至与多数类相同，使训练数据达到完全平衡（良性150张，恶性150张），从而解决了模型总是预测为恶性类别的问题。同时，优化了训练参数，包括降低学习率至0.00015、调整批次大小为32、减少Dropout强度至0.15-0.3，并采用数据增强技术提高模型泛化能力。
系统基于MATLAB App Designer开发了友好的图形用户界面，采用三栏式布局设计。左栏为流程控制区，包含五步操作流程；中栏为四阶段图像同步展示区，实时显示原始图像、灰度图像、滤波图像和分割图像；右栏为诊断结果分析中心，展示分类结果、性能指标和治疗建议。界面支持实时进度反馈、智能按钮状态管理，并通过模型预加载技术提升响应速度70%以上。
在包含300张皮肤病变图像的平衡数据集上进行实验，主分类模型的验证准确率达到86.67%，其中良性病变识别精确率为95.83%、召回率为76.67%，恶性病变识别精确率为80.56%、召回率为96.67%。实际测试表明，系统能够以89%-100%的置信度正确区分良性和恶性病变。阶段分类模型采用中期和晚期二分类方案，预期准确率为65-75%，相比三分类方案显著提升。
本研究展示了数据平衡策略在解决类别不平衡问题中的有效性，为小样本医学图像分类提供了实用的解决方案。系统具有界面友好、操作便捷、诊断准确的特点，可作为皮肤疾病辅助诊断工具，为临床医生提供参考依据。
系统架构
本系统采用三层架构设计：数据层负责图像预处理（灰度转换、中值滤波、形态学分割），模型层包含主分类CNN（恶性/良性二分类）和阶段分类CNN（中期/晚期二分类），界面层基于MATLAB App Designer实现三栏式GUI，集成图像展示、诊断结果、治疗建议于一体，实现从图像输入到诊断输出的完整流程。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：针对小样本类别不平衡的数据平衡策略
提出基于过采样的数据平衡方法，将少数类样本增加至与多数类相同，使验证准确率从70%提升至86.67%，良性病变召回率从接近0%提升至76.67%。
创新点2：医学图像诊断系统的三栏式集成界面设计
设计了集成流程控制、四阶段图像展示和诊断结果分析的三栏式界面，通过模型预加载技术使响应速度提升70%以上。
快速开始
在MATLAB中打开项目文件夹，运行 `SkinDiagnosisApp` 启动系统，依次点击”加载图像→灰度转换→图像滤波→病灶分割→智能诊断”完成皮肤病变诊断。
环境要求
需要MATLAB R2021a或更高版本，安装Deep Learning Toolbox和Image Processing Toolbox，推荐使用支持CUDA的NVIDIA GPU以加速训练和推理。
运行展示
运行SkinDiagnosisApp.m
图2 系统主界面
图3 良性病变
图4 恶性病变-晚期
图5 恶性病变-中期
项目资源
配套文档
点击查看：基于MATLAB深度卷积神经网络的皮肤疾病智能诊断系统设计与实现 注意：免费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-14-M
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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