[发明专利]基于图像处理的皮肤病识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及人工智能及数字医疗领域，本申请提供了一种基于图像处理的皮肤病识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待识别的皮肤图像；对皮肤图像进行图像预处理，得到目标图像；通过预先训练的图像识别模型对目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率；通过图像识别模型对目标图像进行识别处理，得到每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率；根据皮肤病部位概率，对皮肤部位进行筛选处理，得到目标皮肤病部位；根据皮肤病类别概率，对皮肤病类别进行排序，生成候选皮肤病类别序列；根据目标皮肤病部位对候选皮肤病类别序列的皮肤病类别进行过滤处理，得到目标皮肤病类别。该方法能够提高皮肤病识别的准确性。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能及数字医疗技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的皮肤病识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前被广泛应用于皮肤病识别的人工智能辅助系统大多依靠提取皮肤的表层图像特征，学习特征与疾病的关系，从而给出可能疾病范围。该方式往往需要多个独立模型一起完成识别任务，存在着算法处理时间较长的问题，此外，该方法能够覆盖的病种比较有限，往往使得识别疾病的算法模型精度较低，因此，如何提供一种基于图像处理的皮肤病识别方法，提高皮肤病识别的准确性，成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的主要目的在于提出一种基于图像处理的皮肤病识别方法、装置、设备及存储介质，旨在提高皮肤病识别的准确性。

为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种基于图像处理的皮肤病识别方法，所述方法包括：

获取待识别的皮肤图像；

对所述皮肤图像进行图像预处理，得到目标图像；

通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率；

通过所述图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率；

根据所述皮肤病部位概率，对所述皮肤部位进行筛选处理，得到目标皮肤病部位；

根据所述皮肤病类别概率，对所述皮肤病类别进行排序，生成候选皮肤病类别序列；

根据所述目标皮肤病部位对所述候选皮肤病类别序列的皮肤病类别进行过滤处理，得到目标皮肤病类别。

在一些实施例，所述对所述皮肤图像进行图像预处理，得到目标图像的步骤，包括：

对所述皮肤图像进行标准化处理，得到标准图像；

对所述标准图像进行归一化处理，得到目标图像。

在一些实施例，所述通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率的步骤，包括：

通过所述图像识别模型的第一残差网络对所述目标图像进行识别处理，得到皮肤病特征；

通过所述图像识别模型的第一函数和所述皮肤病特征计算每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率。

在一些实施例，所述通过所述图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率的步骤，包括：

通过所述图像识别模型的第二残差网络对所述目标图像进行识别处理，得到皮肤病部位特征；

通过所述图像识别模型的第二函数和所述皮肤病部位特征计算每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率。

在一些实施例，在通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率的步骤之前，所述方法还包括预先训练所述图像识别模型，具体包括：