一种用于黑色素瘤诊断的深度多粒度粒球对比聚类方法

本发明提供了一种用于黑色素瘤诊断的深度多粒度粒球对比聚类方法，包括：步骤1，对皮肤病图像数据集进行预处理，生成两份样本图像数据集；步骤2，利用预训练的深度神经网络对样本图像进行特征提取；步骤3，利用多粒度粒球对比方法进行训练；步骤4，融合各阶段提取到的特征；步骤5，利用自编码器进行图像对比聚类。本方案自动化皮肤病图像数据的特征提取，精准捕捉关键特征，改善现有的深度聚类效果，为黑色素瘤患者的预测提供重要的分类依据，帮助医生提前采取治疗和康复措施。