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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及人工智能及数字医疗领域，本申请提供了一种基于图像处理的皮肤病识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待识别的皮肤图像；对皮肤图像进行图像预处理，得到目标图像；通过预先训练的图像识别模型对目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率；通过图像识别模型对目标图像进行识别处理，得到每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率；根据皮肤病部位概率，对皮肤部位进行筛选处理，得到目标皮肤病部位；根据皮肤病类别概率，对皮肤病类别进行排序，生成候选皮肤病类别序列；根据目标皮肤病部位对候选皮肤病类别序列的皮肤病类别进行过滤处理，得到目标皮肤病类别。该方法能够提高皮肤病识别的准确性。

主权项：1.一种基于图像处理的皮肤病识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的皮肤图像；对所述皮肤图像进行图像预处理，得到目标图像；通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率；通过所述图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤部位对应的皮肤病部位概率；根据所述皮肤病部位概率，对所述皮肤部位进行筛选处理，得到目标皮肤病部位；根据所述皮肤病类别概率，对所述皮肤病类别进行排序，生成候选皮肤病类别序列；根据所述目标皮肤病部位对所述候选皮肤病类别序列的皮肤病类别进行过滤处理，得到目标皮肤病类别；所述通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率的步骤，包括：通过所述图像识别模型的第一残差网络对所述目标图像进行识别处理，得到皮肤病特征；通过所述图像识别模型的第一函数和所述皮肤病特征计算每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率；所述第一残差网络包括多个卷积层和池化层，所述通过所述图像识别模型的第一残差网络对所述目标图像进行识别处理，得到皮肤病特征包括：通过所述卷积层对所述目标图像进行卷积处理，得到卷积特征；通过所述池化层对目标图像进行最大池化处理和平均池化处理，得到最大池化特征和平均池化特征，将最大池化特征和平均池化特征进行拼接处理，得到池化特征；将所述卷积特征和所述池化特征进行融合处理，得到所述皮肤病特征；在通过预先训练的图像识别模型对所述目标图像进行识别处理，得到每一皮肤病类别对应的皮肤病类别概率之前，所述方法还包括预先训练所述图像识别模型，具体包括：获取样本皮肤图像，其中，所述样本皮肤图像包含皮肤部位标签和皮肤病类别标签；将所述样本皮肤图像输入到初始模型；通过所述初始模型的第一残差网络和第一函数对所述样本皮肤图像进行识别处理，得到每一样本皮肤病类别对应的样本皮肤病类别概率；通过所述初始模型的第二残差网络和第二函数对所述样本皮肤图像进行识别处理，得到每一样本皮肤部位对应的样本皮肤病部位概率；根据预设的损失权重、所述样本皮肤病类别概率和所述样本皮肤病部位概率，计算模型损失值；根据所述模型损失值对所述初始模型的损失函数进行优化，以更新所述初始模型，得到图像识别模型；所述根据预设的损失权重、所述样本皮肤病类别概率和所述样本皮肤病部位概率，计算模型损失值，包括：通过所述初始模型的损失函数分别计算所述样本皮肤病类别概率的损失值、和所述样本皮肤病类别概率的损失值，并基于所述损失权重对所述样本皮肤病类别概率的损失值和所述样本皮肤病类别概率的损失值进行加权计算，得到所述模型损失值。

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