以"胎儿超声图像"为例,将深度学习技术与皮肤影像自动分类进行充分结合.针对皮肤影像自动分类原理,从CNN原理介绍、网络模型设计、数据预处理及增强、迁移学习策略、模型训练与分类等方面入手,探讨了皮肤影像自动分类方法框架.从数据集及评价方法、模型定量化评价、模型可视化分析、与传统特征分类器对比试验等方面入手,探讨实验设置与结果.结果表明:深度学习技术具有非常高的应用价值和应用前景,不仅可以降低图像复杂预处理流程,还能避免对专业特征工程的过渡依赖,保证了皮肤影像视觉上的出色性能,为进一步提高皮肤疾病医疗诊断水平提供平台支持.
深度学习 皮肤镜图像 图像识别 卷积神经网络 特征编码