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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种区域性皮肤病的识别分类方法、装置和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117036818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311052677.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种区域性皮肤病的识别分类方法、装置和设备是由武小平;刘承志;束道玉;张梓坚设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域性皮肤病的识别分类方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种区域性皮肤病的识别分类方法、装置和设备，基于训练好的语义分割模型对皮肤病图像中的患病区域进行分割标注，降低非患病区域的训练权重,减少周边部位的干扰,减轻发病区域关联边缘部位带来的影响，接着，基于训练好的皮肤病类型识别模型对分割标注的患病区域中的皮肤病类型进行识别，能够有效的提高区域性皮肤病的识别准确率。

本发明授权一种区域性皮肤病的识别分类方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种区域性皮肤病的识别分类方法，其特征在于，包括： 基于训练好的语义分割模型对皮肤病图像中的患病区域进行分割标注； 基于训练好的皮肤病类型识别模型对分割标注的患病区域中的皮肤病类型进行识别； 其中，对语义分割模型进行训练获得训练好的语义分割模型，包括： 根据皮肤病类型对M张皮肤病图像进行分类，并通过图像标注工具labelme对M张皮肤病图像中的患病区域进行掩膜标注，以获得患病区域源数据集； 将所述患病区域源数据集划分为分割训练集和分割测试集； 基于所述分割训练集对语义分割模型进行训练，以使语义分割模型学习患病区域的特征和属性； 基于所述分割测试集评估训练后的语义分割模型的损失是否小于预设的第一损失阈值； 若是，则确定训练后的语义分割模型为训练好的语义分割模型； 否则，调整训练后的语义分割模型，并增加训练次数epochs继续对训练后的语义分割模型进行训练，直至训练后的语义分割模型的损失小于所述第一损失阈值； 其中，对皮肤病类型识别模型进行训练获得训练好的皮肤病类型识别模型，包括： 将所述患病区域源数据集以外的N张皮肤病图像输入至训练好的语义分割模型中，通过训练好的语义分割模型对输入的N张皮肤病图像的患病区域进行分割标注； 将患病区域源数据集和分割标注后的N张皮肤病图像再次划分为识别训练集和识别测试集； 基于所述识别测试集对皮肤病类型识别模型进行训练，并在训练时通过预设的第二交叉熵损失函数和随机梯度下降操作，对皮肤病类型识别模型进行更新； 基于所述识别测试集评估训练后的皮肤病类型识别模型的损失是否小于预设的第二损失阈值； 若是，则确定训练后的皮肤病类型识别模型为训练好的皮肤病类型识别模型； 否则，调整训练后的皮肤病类型识别模型，并增加训练次数epochs继续对训练后的皮肤病类型识别模型进行训练，直至训练后的皮肤病类型识别模型的损失小于所述第二损失阈值。

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