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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明提出了一种面向基底细胞癌的皮肤镜图像生成和识别方法，包括如下步骤：S1，对BCC皮肤镜图像数据进行预处理；S2，构建基于WGAN‑GP的生成式对抗网络模型；S3，训练生成对抗网络WGAN‑GP；S4，构建基于MobilenetV2的分类网络模型Mobilenet‑BCC；S5，训练Mobilenet‑BCC网络模型。本发明方法适用于手术之前对BCC的皮肤镜图像进行基于深度学习技术的子类图像生成和精准识别。
主权项：1.一种面向基底细胞癌的皮肤镜图像生成和识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对BCC皮肤镜图像数据进行预处理；S2，构建基于WGAN-GP的生成式对抗网络模型；S3，训练生成对抗网络WGAN-GP；S4，构建基于MobilenetV2的分类网络模型Mobilenet-BCC；S5，训练Mobilenet-BCC网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种面向基底细胞癌的皮肤镜图像生成和识别方法
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