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发明公开
基于深度学习的皮肤病变识别网络的构建方法无效

公开(公告)号：CN114004822A

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202111309282.X

申请日：2021-11-06

Applicant: 常州信息职业技术学院

Inventor： 杨诚 , 卢官明

IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的皮肤病变识别网络的构建方法，包括下步骤：获取至少一皮肤病变的一组皮肤图像；获取每一皮肤图像对应的一标准分割皮肤图像；将皮肤图像和对应的标准分割皮肤图像划分为一训练图像集和一测试图像集；训练图像集中的皮肤图像和对应的标准分割皮肤图像作为卷积神经网络的输入，构建基于皮肤病变图像的卷积神经网络模型；测试图像集中的皮肤病变图像和对应的标准分割皮肤图像对基于皮肤图像的卷积神经网络模型进行验证，对基于皮肤图像的卷积神经网络模型的参数进行优化。本发明实现了智能诊断，提高了诊断速度和诊断准确性，使皮肤病病人迅速获得正确的治疗，此外还能弥补医生肉眼观察图像的不足。

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