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一种基于深度学习的黑色素瘤皮肤病的分类识别方法

Name: 一种基于深度学习的黑色素瘤皮肤病的分类识别方法
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📄 申请号：CN201810174573.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-03-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06K9_34 , G06N3_02 ,

技术画像

所属领域

深度学习算法深度学习算法医学图像识别皮肤病辅助诊断

应用场景

皮肤癌筛查, 皮肤病诊断, 医学影像分析, 辅助医疗诊断

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于深度学习的黑色素瘤皮肤病的分类识别方法，将原始图像、采用类激活图剪切的图像、医生手工分割的病变区域二值掩膜图像分别进行数据预处理；采用图像分类网络，将它们最后一层进行联合，三种训练集图片分别输入这三个网络，图片正向输入网络，并通过反向传播最小化代价函数更新权值，求出对第一类非增值性损伤皮肤病分类效果最优组合；先采用联合网络1对第一类皮肤病单独分类，再使用联合网络2将剩余数据中的第二类皮肤病分类出来；剩余的就是恶性皮肤病，得到皮肤病分类准确率1；再得到皮肤病分类准确率2；得到皮肤病分类准确率3；将最高的准确率作为最终的结果。本发明有效提高黑色素瘤皮肤病分类识别率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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一种基于深度学习的黑色素瘤皮肤病的分类识别方法

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