基于深度学习的皮肤影像分类

• 作者: 刘洁 周航宁 姜志国 孟如松 崔勇 晋红中 谢凤英
• 来源期刊: 协和医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 皮肤影像 计算机辅助诊断 深度学习 卷积神经网络 皮损分类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 专家论坛
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: R751|R445
• 字数: 3468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9081.2018.01.004

摘要

随着大数据时代的到来,深度学习技术在图像分类、 检测等任务中相对传统模式识别方法均取得了令人瞩目的突破.2017年1月,斯坦福大学人工智能实验室采用深度学习方法对皮肤镜和临床皮损图像进行自动分类,并在 《自然》 杂志上发表了相关研究成果,代表了皮肤图像自动分析领域的最新研究进展.本文从数据库建立、 研究方法设计以及试验结果分析等角度对这一研究工作进行解读,并分析国内皮肤影像计算机辅助诊断的研究现状,以及未来多源皮肤影像大数据分析与智能辅助诊断的发展空间,以期推进我国皮肤疾病的医疗诊断水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜志国	北京航空航天大学宇航学院图像处理中心	88	1038	20.0	29.0
2	孟如松	解放军空军总医院皮肤科	19	136	6.0	10.0
3	谢凤英	北京航空航天大学宇航学院图像处理中心	26	384	9.0	19.0
4	刘洁	中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院皮肤科	34	186	7.0	12.0
5	晋红中	中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院皮肤科	108	324	10.0	12.0
6	崔勇	中日友好医院皮肤病与性病科	17	27	4.0	4.0
7	周航宁	北京航空航天大学宇航学院图像处理中心	1	5	1.0	1.0