利用Egret搜索和黄金优化算法调优的分布式池化融合深度BiSTM模型进行黑色素瘤检测

《Knowledge-Based Systems》：Melanoma Detection Using Egret Search Golden Optimization Tuned Distributed Pooling-Based Fused Deep Bilstm Model

本研究针对黑色素瘤早期检测中灵敏度不足、图像复杂性和噪声干扰等问题，提出基于自适应优化Otsu阈值分割与分布式池化融合的BiLSTM模型，结合EAuthProvider优化算法，显著提升检测准确率至96.40%以上，有效解决低对比度分割和模型泛化难题。

　　在当今医学影像分析和人工智能技术迅速发展的背景下，皮肤癌的早期检测成为了一个备受关注的研究领域。特别是黑色素瘤，作为最具致命性的皮肤癌类型之一，其检测的准确性直接关系到患者的生存率和治疗效果。黑色素瘤源于黑色素细胞，这类细胞在皮肤中负责色素的生成，因此黑色素瘤的形成往往伴随着皮肤表面的异常变化。然而，黑色素瘤的复杂性和多样性给早期识别带来了巨大挑战。其病变区域通常具有模糊的边界、非均匀的视觉特征，以及受噪声、阴影和图像伪影影响的复杂结构，这些因素使得传统检测方法难以实现高精度识别。因此，开发一种能够有效应对这些挑战的新型黑色素瘤检测模型，成为当前医学研究和人工智能应用中的关键任务。

本研究提出的创新方法，旨在通过结合先进的图像处理技术和深度学习模型，提高黑色素瘤检测的准确性与可靠性。该方法的核心在于构建一个完整的检测流程，涵盖数据采集、预处理、分割、特征提取和模型训练等多个环节。其中，图像分割是确保模型有效识别病变区域的重要步骤，而特征提取则通过捕捉病变区域的纹理、结构和深度信息，为后续分类提供充分的数据支持。在这些步骤的基础上，研究引入了一种基于分布式池化与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的融合模型，并结合了一种名为“白鹭黄金优化”（ESG）的创新优化算法，以进一步提升模型的性能。

图像分割在黑色素瘤检测中扮演着至关重要的角色。传统的分割方法往往依赖于固定的阈值，这在面对不同光照条件和图像质量时显得不够灵活。因此，本研究采用了一种“自适应优化Otsu阈值”方法，该方法能够根据每张图像的局部特征动态调整分割阈值，从而更有效地将黑色素瘤区域与背景分离。这种自适应性不仅提高了分割的准确性，还增强了模型对不同图像条件的适应能力，为后续的特征提取和分类奠定了坚实的基础。

在特征提取方面，研究结合了多种技术手段，包括纹理分析、深度特征提取以及混合结构特征的识别。其中，灰度共生矩阵（GLCM）被用于提取图像中的纹理特征，这有助于捕捉病变区域的微观结构变化。同时，研究还引入了基于编码器-解码器结构的特征提取方法，通过连接编码器和解码器子网络，使得模型能够更全面地捕捉病变区域的语义信息，从而提升检测的效率和准确性。这种多维度的特征提取方法，使得模型能够更全面地理解皮肤病变的复杂性，为后续的分类任务提供更丰富的数据支持。

在模型训练阶段，研究采用了一种基于分布式池化的融合深度BiLSTM网络结构。该结构通过结合全局最大池化和平均池化，使得模型能够同时捕捉病变区域的局部特征和全局特征，从而增强分类的鲁棒性。此外，BiLSTM网络的双向特性使得模型能够更有效地处理时间序列数据，这在分析皮肤病变的动态变化方面具有重要意义。为了进一步优化模型的性能，研究引入了“白鹭黄金优化”（ESG）算法，该算法结合了自然界中白鹭的快速解决方案寻找能力和黄金鹰的聚焦探索能力，使得模型的训练过程更加高效，并能够在有限的数据条件下实现较高的收敛速度。

ESG优化算法在模型训练中的应用，使得整个检测流程更加智能化和自动化。传统的深度学习模型训练通常需要大量的数据和较长的时间，这在实际应用中可能会受到数据获取和计算资源的限制。而ESG算法通过引入合作与探索的策略，能够在较少的训练数据下实现较高的模型性能，同时降低时间复杂度，提高模型的效率。此外，该算法还增强了模型对高维数据的处理能力，使得在面对复杂的皮肤病变图像时，模型能够更加稳健地进行分类。

在实验验证方面，研究使用了Melanoma Melanocytes Dataset作为数据集，该数据集包含了大量黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤病变图像。通过使用该数据集进行训练和测试，研究评估了所提出模型的性能。实验结果表明，该模型在检测过程中取得了显著的提升，特别是在准确率、敏感性和特异性方面，分别达到了96.13%、96.06%和96.10%的高水平。此外，研究还采用了k-fold交叉验证方法，以进一步确保模型的泛化能力。通过6折交叉验证，模型的性能进一步提升，准确率、敏感性和特异性分别达到了96.40%、96.27%和96.05%，显示出该模型在实际应用中的良好表现。

为了确保模型的稳定性和可解释性，研究还对模型的训练过程进行了细致的调整。例如，通过设置合理的训练参数，包括500个训练周期、0.001的学习率、100个种群大小和32个批量大小，使得模型能够在较短时间内完成训练，并保持较高的分类精度。同时，研究还采用了均方误差（MSE）作为损失函数，并通过默认的Adam优化器进行优化，以确保模型在训练过程中能够不断调整参数，提升整体性能。

在实际应用中，黑色素瘤的检测不仅需要高精度的模型，还需要能够适应不同临床环境和用户需求的系统。因此，本研究提出的模型在设计时充分考虑了这些因素，使得其不仅适用于专业医疗环境，也能够被非专业医疗人员使用。通过提高模型的可解释性和用户友好性，研究希望能够在实际医疗场景中推广该技术，提高黑色素瘤的早期检测率，从而改善患者的治疗效果和生存率。

此外，研究还关注了黑色素瘤检测中的一些关键问题，例如数据不平衡、图像质量差异以及模型的过拟合风险。在数据不平衡的情况下，良性痣的数量远远超过黑色素瘤的数量，这可能导致模型在训练过程中偏向于识别良性病变，而忽视了黑色素瘤的检测。因此，研究采用了一系列技术手段，包括数据增强、重采样和优化训练策略，以缓解数据不平衡带来的影响。同时，研究还对图像质量进行了优化处理，确保模型能够有效应对不同光照条件和图像伪影带来的干扰。

在模型的过拟合问题上，研究通过引入正则化技术、早停机制以及分布式池化策略，使得模型在有限的数据条件下依然能够保持较高的泛化能力。此外，研究还对模型的训练过程进行了优化，确保其在训练阶段能够充分利用有限的数据，提高模型的准确性。这些优化措施使得研究提出的模型不仅在训练阶段表现优异，而且在实际应用中也能够保持较高的检测精度。

综上所述，本研究通过引入先进的图像处理技术和深度学习模型，提出了一个创新的黑色素瘤检测方法。该方法不仅在数据采集、预处理、分割和特征提取等环节进行了优化，还在模型训练阶段采用了“白鹭黄金优化”算法，以提高模型的性能和泛化能力。实验结果表明，该模型在多个关键指标上均表现出色，具有较高的准确率、敏感性和特异性。通过这一研究，希望能够在黑色素瘤的早期检测中实现更高效、更准确的诊断，为患者的治疗提供有力支持。