公开(公告)号：CN112967285B

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN202110539513.X

申请日：2021-05-18

Applicant: 中国医学科学院皮肤病医院(中国医学科学院皮肤病研究所) ,  南京所由所以信息科技有限公司

Inventor： 林彤 ,  杨寅 ,  郭丽芳 ,  葛一平 ,  丁徽 ,  韩童童

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的黄褐斑图像识别方法、系统和装置，属于计算机图像处理技术领域。针对现有技术中存在的黄褐斑的识别和分析均依赖人工经验进行，主观性较强，识别效率低等问题，本发明通过计算机自动读取患者上传的面部皮肤图像，利用人工智能人脸特征点识别模型检测出面部图像的人脸轮廓以及每个特征点的位置坐标，然后通过计算机程序对面部图像区域进行划分，再通过已经训练好的黄褐斑区域检测和黄褐斑区域分割深度学习模型对黄褐斑区域进行检测和分割，利用计算机分别计算每个区域的黄褐斑面积占比以及色度值，最后通过改良MASI评价方式去计算黄褐斑评价得分，本发明可辅助医生评价黄褐斑病情严重程度，准确度高适合广泛应用。

公开(公告)号：CN112967285A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110539513.X

申请日：2021-05-18

Applicant: 中国医学科学院皮肤病医院(中国医学科学院皮肤病研究所) ,  南京所由所以信息科技有限公司

Inventor： 林彤 ,  杨寅 ,  郭丽芳 ,  葛一平 ,  丁徽 ,  韩童童

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的黄褐斑图像识别方法、系统和装置，属于计算机图像处理技术领域。针对现有技术中存在的黄褐斑的识别和分析均依赖人工经验进行，主观性较强，识别效率低等问题，本发明通过计算机自动读取患者上传的面部皮肤图像，利用人工智能人脸特征点识别模型检测出面部图像的人脸轮廓以及每个特征点的位置坐标，然后通过计算机程序对面部图像区域进行划分，再通过已经训练好的黄褐斑区域检测和黄褐斑区域分割深度学习模型对黄褐斑区域进行检测和分割，利用计算机分别计算每个区域的黄褐斑面积占比以及色度值，最后通过改良MASI评价方式去计算黄褐斑评价得分，本发明可辅助医生评价黄褐斑病情严重程度，准确度高适合广泛应用。