一种基于改进卷积神经网络的非黑素瘤皮肤癌病理图像病变区域检测方法
- 专利权人:
- 上海大学;中国人民解放军海军军医大学第一附属医院
- 发明人:
- 张健滔,汪鹏宇,陈琢,薛燕,周欣,毕新岭,张晓波
- 申请号：
- CN202010879996.3
- 公开号：
- CN112263217A
- 申请日:
- 2020.08.27
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开一种基于改进卷积神经网络的非黑素瘤皮肤癌病理图像病变区域检测方法，作用于病理特征复杂的肿瘤性皮肤病(基底细胞癌和鲍温病)病理图像。针对现有的YOLOv3深度卷积神经网络模型的不足，改进了卷积特征图的数量过渡变化剧烈、训练结果不好的问题，建立适合肿瘤性皮肤病(基底细胞癌和鲍温病)病理图像识别的卷积神经网络框架。不仅实现了肿瘤性皮肤病病理图像病种分类，而且锁定了病变区域，可辅助医生进行快速、有效地疾病判断，提高肿瘤性皮肤病病理图像的筛查率和准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
