[发明专利]皮肤癌图片识别方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及一种皮肤癌图片识别方法、装置、设备及可读存储介质，涉及医学图像识别技术领域，包括将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，待检测皮肤图片分别依次经过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，输出结果为待检测皮肤图片的识别结果，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。本申请不仅可准确的识别待检测皮肤图片是否为皮肤癌图片以及皮肤癌图片的类别，为患者提供了自检测皮肤癌的手段，以促进患者及时就医，还可以有效实现深度卷积神经网络皮肤癌图片识别模型的轻量化，提高诊断效率。

技术领域

本申请涉及医学图像识别技术领域，特别涉及一种皮肤癌图片识别方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

皮肤癌是一种常见的癌症，其通常是由于紫外线造成的皮肤性损伤，及时的诊断有利于病症的发现以及治疗，尤其是针对恶性的皮肤癌。而目前针对皮肤癌的诊断仍主要依赖于皮肤科医生的经验进行判断，不过对于缺乏经验的医生来说，极有可能发生误判的问题。除此之外，在皮肤癌的初期阶段，存在不易发现的特点，且患者对于皮肤病变治疗意识薄弱，进而未能及时发现并识别出皮肤癌，以致造成未及时就医的后果。因此如何使得缺乏经验的医生或患者能够高效、准确的进行皮肤癌图片识别成为当前亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供一种皮肤癌图片识别方法、装置、设备及可读存储介质，以解决相关技术中缺乏经验的医生或患者无法高效、准确的进行皮肤癌图片识别的问题。

第一方面，提供了一种皮肤癌图片识别方法，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。

一些实施例中，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。

一些实施例中，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。

一些实施例中，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。

第二方面，提供了一种皮肤癌图片识别装置，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。