[发明专利]一种基于深度学习的皮肤目标区域自动检测方法在审
| 申请号： | 201910297302.2 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110009630A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 林彤;杨寅;葛一平;郭丽芳 | 申请（专利权）人： | 中国医学科学院皮肤病医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 江苏瑞途律师事务所 32346 | 代理人： | 金龙 |
| 地址： | 210042 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的皮肤目标区域自动检测方法，属于计算机视觉领域。针对现有技术中存在的人工诊断效率低、机器诊断模型复杂或者准确率低的问题，本发明提供了一种基于深度学习的皮肤目标区域自动检测方法，首先利用固定在患者面部左、前、右三个方向的相机获取患者左侧脸、正脸、右侧脸面部图像。获取原始图像后，将面部图像输入计算机中预先训练好的检测模型中。模型通过提取患者人脸图像，检测面部的痤疮区域，并计算痤疮区域的面积大小，为患者病情的诊断提供准确的辅助的信息。它可以实现在保证模型简单，检测效率高、且准确率高的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 皮肤目标 自动检测 痤疮 面部图像 准确率 检测 计算机视觉领域 输入计算机 患者病情 患者面部 机器诊断 人工诊断 人脸图像 原始图像 辅助的 正脸 学习 相机 诊断 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的皮肤目标区域自动检测方法，步骤如下：(1)在相对固定的环境下患者皮肤图像；(2)将皮肤图像划分成n*n的网格；(3)使用训练好的网络检测人脸图像，对每个网格预测m个目标检测框，预测每个目标检测框的目标区域起始位置横坐标x、纵坐标y、目标区域宽度w、高度h及该目标检测框的可靠度信息c；(4)筛选可靠度高的目标区域作为目标区域输出；(5)计算所有目标区域的面积，将数据进行输出。
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