一种基于深度学习的黄褐斑图像识别方法、系统和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110539513.X
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-05-18
申请人：
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

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专利名称	一种基于深度学习的黄褐斑图像识别方法、系统和装置
申请号	CN202110539513.X	申请日期	2021-05-18
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-06-15	公开/公告号	CN112967285A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	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	申请人地址	江苏省南京市玄武区太平门外蒋王庙街14号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	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	当前权利人	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
发明人	林彤;杨寅;郭丽芳;葛一平;丁徽;韩童童
代理机构	江苏瑞途律师事务所	代理人	金龙

摘要

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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