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平行皮肤:基于视觉的皮肤病分析框架

         

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.

著录项

  • 来源
    《模式识别与人工智能》 |2019年第7期|577-588|共12页
  • 作者单位

    中国科学院自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    青岛智能产业技术研究院 平行健康技术创新中心 青岛266109;

    中国科学院自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    青岛智能产业技术研究院 平行健康技术创新中心 青岛266109;

    中国科学院自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学 人工智能学院 北京100049;

    中国科学院自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学 人工智能学院 北京100049;

    中国科学院自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190;

    西安交通大学 软件学院 西安710049;

    School of Creative Technologies;

    University of Portsmouth;

    Portsmouth;

    PO12DJ;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    平行皮肤; 平行智能; 生成式模型;

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