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作者：白世强;蔡益人;李丽宏;
单位：河北工程大学信息与电气工程学院;
摘要：皮肤癌和黑素细胞痣的相似性较高，极易被皮肤科医师误诊。为提高早期皮肤癌患者的筛查准确度，基于伽马变换(Gamma Transform, GT)算法和小波变换(Wavelet Transform, WT)算法，分别构建伽马变换模块(Gamma Transform Block, GMTB)与小波卷积模块(Wavelet Convolution Block, WTCB),并在Detection Transformer(DETR)架构基础上创新性地提出用于捕捉皮肤癌细粒度特征的空频变换网络(Space-Frequency Transform Network, SFTNet)。包含SFTNet的皮肤癌筛选系统能够增强样本图像的不同通道，减少模型训练过程中的过拟合效应，进而有效提升疾病检测精度。基于HAM10000数据集的仿真实验结果表明，系统正确率达85.5%,在皮肤癌辅助诊断方面具有重要的临床应用价值。
关键词：深度学习;;医学影像处理;;皮肤癌检测;;伽马变换;;小波卷积;;空频变换网络
基金资助：河北省自然科学基金(F2023402011)~~
