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摘要:
随着计算机与人工智能的快速发展,基于图像感知的皮肤病分析方法取得一些成果.然而,以深度学习为主的计算机辅助分析方法依赖于领域专家标注的医学大数据,诊断结果缺乏医学可解释性.为此,文中提出基于视觉的皮肤病分析统一框架——平行皮肤.启发于ACP方法与平行医学图像分析框架,通过构建人工皮肤图像系统实现数据选择与生成,通过预测学习的计算实验完成诊断分析模型构建与评估,并利用描述学习与指示学习融合专家知识,引导人工图像系统数据生成与选择,从而实现闭环诊断分析模型优化.
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文献信息
篇名 平行皮肤:基于视觉的皮肤病分析框架
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 平行皮肤 平行智能 生成式模型
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 577-588
页数 12页 分类号 TP391
字数 6418字 语种 中文
DOI 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201907001
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期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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