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一种基于yolov5的皮肤科非处方药售药方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202110462970.3
  • IPC分类号:G16H20/10;G16H50/20;G16H10/60;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/13;G06T11/40;A61B5/00
  • 申请日期:
    2021-04-27
  • 申请人:
    西安理工大学
著录项信息
专利名称一种基于yolov5的皮肤科非处方药售药方法
申请号CN202110462970.3申请日期2021-04-27
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2021-08-24公开/公告号CN113299363A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G16H20/10IPC分类号G;1;6;H;2;0;/;1;0;;;G;1;6;H;5;0;/;2;0;;;G;1;6;H;1;0;/;6;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;T;3;/;0;0;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;3;;;G;0;6;T;1;1;/;4;0;;;A;6;1;B;5;/;0;0查看分类表>
申请人西安理工大学申请人地址
陕西省西安市碑林区金花南路5号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人西安理工大学当前权利人西安理工大学
发明人杨延西;孙俏;高异
代理机构西安弘理专利事务所代理人韩玙
摘要
本发明公开的一种基于yolov5的皮肤科非处方药售药方法,包括采集皮肤病原始图像并进行预处理,提取各类皮肤病特征值;使用数据集标注软件labelimg对特征值进行人工标注,得到皮肤病类别信息以及坐标信息;将其输入yolov5深度学习检测网络并进行训练;采集患者患病处照片,输入yolov5检测网络中进行检测,判断出相应皮肤病的类型;利用概率数据关联将皮肤病类型与对应药物进行链接并向患者展示。本发明通过采集待检测皮肤病图片,利用yolov5深度学习算法检测皮肤病类型,将检测结果与推荐药物利用Apriori关联算法进行连接并推送相关药物,解决了现有人工售药带来的识别精度低和检测速度慢的问题。

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