[发明专利]一种皮肤病影像的病灶定位方法

摘要

本发明公开了一种皮肤病影像的病灶定位方法，通过训练皮肤病的鉴别模型以及病灶候选框的生成模型，再用模板遮挡法处理包含候选框的图片，从而实现病灶定位。利用Google inception v3架构以及迁移学习进行训练。利用OpenCV级联训练分类器训练正负样本，生成xml文档。对于生成的病灶候选框，采用模板遮挡的方法，对于每一个候选框逐一的通过鉴别模型进行鉴别判断，从而筛选出真正的病灶。本发明在测试时不需要医生标注图片的情况下，得到的病灶定位模型也能准确且快速的圈出病灶区域，节省了医生标注大量图片的时间和精力。

主权项

1.一种皮肤病影像的病灶定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1)使用迁移学习方法将分类器鉴别模型的训练集加载到Google Inception v3模型进行训练，得到适用于被训练的皮肤病的分类器模型；所述分类器模型的训练集包括由皮肤病图像分类得到的特征图像集和非特征图像集；将测试图片输入到分类器鉴别模型中，即得到图片是否为特征图片的鉴别结果；同时，加载正样本和负样本，对所有正样本、负样本进行特征选择与提取，获得正样本、负样本的特征，并进行训练，生成病灶候选框的生成模型；2)从测试集中选择图片，图片通过病灶候选框的生成模型，在图片上产生一系列的候选框，用背景遮住除要测试的候选框之外的候选框，保证一次只测试一个候选框；3)将经过步骤2)处理后的图片利用所述分类鉴别模型进行测试，如果测试为特征数据，则测试的候选框为病灶区域，记录候选框位置；反之，不是病灶区域；4)重复步骤2)和步骤3)，直至测试完所有的候选框；5)整合记录为病灶区域的候选框，整合后所标记的候选框即为病灶区域。