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深度学习的皮肤病图片对比分类方法、存储介质和机器人

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本发明公开了一种深度学习的皮肤病图片对比分类方法、存储介质和机器人，旨在解决采用提取特征的分类算法对图像进行分类时，人工提取特征的分类算法耗时较长，降低了分诊效率的技术问题，其技术方案要点是包括下列步骤：S100、将皮肤病图片分类为训练图片；S200、对所有的训练图片进行数据增强处理；S300、将图片数据库内的训练图片输入卷积神经网络中不断进行训练；S400、根据损失函数计算所得的权重损失对卷积神经网络进行优化，得到最优的卷积神经网络后停止训练并把权重固定；S500、将需要分类的患者照片输入最优的卷积神经网络模型进行分类，得到图片分类结果。达到了自动进行训练以对图片进行分类，大大提高了图片分类的效率以提高分诊率的效果。

著录项

公开/公告号CN111507414B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人安徽中科首脑智能医疗研究院有限公司;
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申请/专利号CN202010312032.0
发明设计人王峰;
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申请日2020-04-20
分类号G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11508 北京维正专利代理有限公司;
代理人倪鑫萍
地址 230000 安徽省合肥市高新区创新产业园一期D1栋7层708-2
入库时间 2022-08-23 13:04:56

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