基于目标检测与迁移学习的皮肤病辅助诊断方法及系统
- 专利权人:
- 清华大学
- 发明人:
- 陈盛泉,江瑞,闾海荣
- 申请号：
- CN201910891540.6
- 公开号：
- CN110674726A
- 申请日:
- 2019.20.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于目标检测与迁移学习的皮肤病辅助诊断方法及系统,方法包括:采集皮肤图像信息,并对采集到的皮肤图像进行标注及预处理,获取对应的图像数据集;将图像数据集输入智能诊断模型的特征提取网络中,获取与图像数据集中图像对应的特征图像;将特征图像输入智能诊断模型的区域候选网络中,基于区域候选网络确定特征图像的候选区域;将特征图像和候选区域共同输入智能诊断模型的池化层,提取候选区域特征图;基于候选区域特征图,通过智能诊断模型的全连接层输出候选区域的皮肤病类别及概率。利用上述发明能够有效挖掘皮肤图像信息,实现对图像不同种类、不同区域的皮肤病检测。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
