[发明专利]皮肤癌图片识别方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种皮肤癌图片识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测皮肤图片；

将所述待检测皮肤图片输入至深度卷积神经网络皮肤癌图片识别模型，所述待检测皮肤图片分别依次经过所述深度卷积神经网络皮肤癌图片识别模型的输入层、非对称分解卷积层、深层特征提取层和类别输出层处理后得到输出结果，所述输出结果为所述待检测皮肤图片的识别结果，所述输出结果包括待检测皮肤图片是否为皮肤癌图片以及皮肤癌图片类别。

2.如权利要求1所述的皮肤癌图片识别方法，其特征在于：所述非对称分解卷积层包括一卷积核为3×1的卷积层、一卷积核为1×3的卷积层、一卷积核为3×3的卷积层和一卷积核为2×2的最大池化层。

3.如权利要求1所述的皮肤癌图片识别方法，其特征在于，在所述待检测皮肤图片分别依次经过所述深度卷积神经网络皮肤癌图片识别模型的输入层、非对称分解卷积层、深层特征提取层和类别输出层处理后得到输出结果的步骤之后，还包括：

获取与所述输出结果对应的病因和治疗指导建议；

对所述病因和治疗指导建议进行显示。

4.如权利要求1所述的皮肤癌图片识别方法，其特征在于，在所述待检测皮肤图片分别依次经过所述深度卷积神经网络皮肤癌图片识别模型的输入层、非对称分解卷积层、深层特征提取层和类别输出层处理后得到输出结果的步骤之后，还包括：

接收用户发送的诊断咨询信息；

基于正则化表达式从预设的问题库中遍历出与所述诊断咨询信息相匹配的第一问题；

获取与所述第一问题对应的解析内容进行显示。

5.一种皮肤癌图片识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，其用于获取待检测皮肤图片；

诊断单元，其用于将所述待检测皮肤图片输入至深度卷积神经网络皮肤癌图片识别模型，所述待检测皮肤图片分别依次经过所述深度卷积神经网络皮肤癌图片识别模型的输入层、非对称分解卷积层、深层特征提取层和类别输出层处理后得到输出结果，所述输出结果为所述待检测皮肤图片的识别结果，所述输出结果包括待检测皮肤图片是否为皮肤癌图片以及皮肤癌图片类别。

6.如权利要求5所述的皮肤癌图片识别装置，其特征在于：所述非对称分解卷积层包括一卷积核为3×1的卷积层、一卷积核为1×3的卷积层、一卷积核为3×3的卷积层和一卷积核为2×2的最大池化层。

7.如权利要求5所述的皮肤癌图片识别装置，其特征在于，所述装置还包括显示单元，其用于：

获取与所述输出结果对应的病因和治疗指导建议；

对所述病因和治疗指导建议进行显示。

8.如权利要求5所述的皮肤癌图片识别装置，其特征在于，所述装置还包括交互单元，其用于：

接收用户发送的诊断咨询信息；

基于正则化表达式从预设的问题库中遍历出与所述诊断咨询信息相匹配的第一问题；

获取与所述第一问题对应的解析内容进行显示。

9.一种皮肤癌图片识别设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现权利要求1至4中任一项所述的皮肤癌图片识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，以实现权利要求1至4中任一项所述的皮肤癌图片识别方法。