[发明专利]一种脂溢性角化和扁平疣病种分类方法有效

专利信息
申请号: 201711245813.7 申请日: 2017-12-01
公开(公告)号: CN108010581B 公开(公告)日: 2021-12-10
发明(设计)人: 李婷;郭克华 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 代理人: 马强;王娟
地址: 410083 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 脂溢性 角化 扁平疣 分类 方法
【说明书】:

发明公开了一种脂溢性角化和扁平疣病种分类方法,首先由标注的少量特征图片与非特征图片,训练出自动增加数据集的增量模型,通过增量模型对未标注的图片进行自动打标签,然后将得到的打好标签的特征图片进行训练,得到深层卷积神经网络分类器,从而为医生的诊断提供高效快速的辅助鉴别方法。

技术领域

本发明涉及计算机领域和医学领域,特别是一种脂溢性角化和扁平疣病种分类方法。

背景技术

临床上,皮肤病的诊断主要依赖医生的肉眼观察和主观经验,缺乏科学量化手段。脂溢性角化和扁平疣是皮肤科最常见的影响外观的皮肤病,这两种疾病的分布和临床表现极其相似,即使有经验的皮肤科专家也难以鉴别。此外,随着门诊量的急剧增加,医生需要观察大量的病例和阅读大量的影像资料,其诊断的工作量也难以承受。因此,需要为脂溢性角化和扁平疣的鉴别提供一种方便有效的方法,帮助医生减少工作量,并及时为患者更好的治疗提供准确有效的决策。

目前,对于脂溢性角化和扁平疣的鉴别,已有的技术主要有以下几种:组织病理检查,皮肤镜检查以及最新开发的无创显微检查技术——垂直共聚焦显微成像技术,借助这些技术都能鉴别这两种皮肤病。针对这两种病的显微结构明显的特点,通常是采用垂直共聚焦显微成像技术来鉴别。通过共聚焦显微镜扫描皮损及周围皮肤,得到大量图片,由医生进行观察判断。

现有技术存在如下缺陷:

(1)已有技术中的组织病理检查目前已经很少使用,原因在于通过组织病理活检具有创伤性,易留瘢痕,患者往往难以接受。

(2)皮肤镜检查得到的是一种局部放大的照片,看不到显微结构,鉴于两者的临床表现极其相似,这种方案得到的准确率也不够高。

(3)共聚焦显微技术虽然能够得到皮肤的显微结构,但是共聚焦显微镜在横向和纵向扫描皮损及周围皮肤时,会生成大量的图片,特征性和具有诊断价值的图片比例不高,这些海量图片无疑加重了皮肤科医生的工作,可能会出现人为的误判和漏诊。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是,针对现有技术不足,提供一种脂溢性角化和扁平疣病种分类方法,提高分类准确率,减少人为误判。

为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种脂溢性角化和扁平疣病种分类方法,包括以下步骤:

1)采集脂溢性角化和扁平疣病例的共聚焦显微镜图片;

2)切割所述共聚焦显微镜图片,得到原始尺寸的共聚焦显微镜图片;

3)将采集到的已经标注好的原始尺寸的脂溢性角化和扁平疣的特征图和非特征图片作为两种病的特征图片数据集和非特征图片集,采集的对应两种病的未标注图片作为待标注图片数据集;

4)将所述特征图片数据集和非特征图片数据集分别在tensorflow平台上进行训练,得到两个初步的增量模型;

5)将两种病所述的待标注图片均分成四个待标注图片数据集,分别从对应病种的四个数据集中选择一个数据集,输入到两个所述初步的增量模型中进行分类和标注,得到脂溢性角化和扁平疣的特征图和非特征图;

6)将所述特征图、非特征图对应加入到特征图片数据集和非特征图片数据集中,再分别输入到tensorflow平台上进行训练,得到新的增量模型;

7)再从两个病种剩余的三个待标注图片数据集中分别选择一个数据集,输入到所述新的增量模型中进行分类标注,得到脂溢性角化和扁平疣新的特征图和新的非特征图;

8)将步骤7)得到的新的特征图和新的非特征图对应加入到步骤6)中的训练数据里,再分别输入到tensorflow平台上进行训练,得到第三次训练的增量模型;

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