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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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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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