一种结合图文信息的皮肤病分类系统技术方案

本发明专利技术提供一种结合图文信息的皮肤病分类系统，属于皮肤病诊疗领域，皮肤病分类系统包括：图文获取单元，用于获取目标皮肤的图像信息及医疗文本信息；医疗文本信息包括病症描述信息及过往病史；图像特征确定单元，用于对图像信息进行目标检测，确定图像信息中的病灶候选框，并对各病灶候选框进行分类，确定图像特征；文本特征确定单元，用于对医疗文本信息进行名词实体识别并编码，确定多个文本特征；分类单元，用于根据图像特征及文本特征，基于图文分类模型，确定目标皮肤的皮肤病类型；图文分类模型为预先采用第一训练样本集对支持向量机进行训练得到的。通过结合图像信息及医疗文本信息提高了皮肤病分类的准确度。疗文本信息提高了皮肤病分类的准确度。疗文本信息提高了皮肤病分类的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种结合图文信息的皮肤病分类系统


[0001]本专利技术涉及皮肤病诊疗领域，特别是涉及一种结合图文信息的皮肤病分类系统。

技术介绍

[0002]研发新的皮肤病诊断和评估工具可以将皮肤科顶尖专家的诊疗经验赋能基层皮肤科和全科医生，实现皮肤病的分级诊疗，有着重要的医学和科研价值。
[0003]当前皮肤病诊疗主要采用基于图像的算法，但是单纯采用图像进行皮肤病的诊疗，并没有考虑患者自身对于病症的描述，如图像中观测不到的体感、过往病史等信息，因此导致皮肤病分类的准确度不够高，不能满足目前患者的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种结合图文信息的皮肤病分类系统，可提高皮肤病分类的精度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种结合图文信息的皮肤病分类系统，包括：
[0007]图文获取单元，用于获取目标皮肤的图像信息及医疗文本信息；所述医疗文本信息包括病症描述信息及过往病史；
[0008]图像特征确定单元，与所述图文获取单元连接，用于对所述图像信息进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合图文信息的皮肤病分类系统，其特征在于，所述结合图文信息的皮肤病分类系统包括：图文获取单元，用于获取目标皮肤的图像信息及医疗文本信息；所述医疗文本信息包括病症描述信息及过往病史；图像特征确定单元，与所述图文获取单元连接，用于对所述图像信息进行目标检测，确定所述图像信息中的病灶候选框，并对各病灶候选框进行分类，确定图像特征；所述图像特征包括各病灶候选框属于每种皮肤病的概率；文本特征确定单元，与所述图文获取单元连接，用于对所述医疗文本信息进行名词实体识别并编码，确定多个文本特征；分类单元，分别与所述图像特征确定单元及所述文本特征确定单元连接，用于根据所述图像特征及所述文本特征，基于图文分类模型，确定所述目标皮肤的皮肤病类型；所述图文分类模型为预先采用第一训练样本集，对支持向量机进行训练得到的；所述第一训练样本集包括多个样本特征及各样本特征对应的皮肤病类型。2.根据权利要求1所述的结合图文信息的皮肤病分类系统，其特征在于，所述图像特征确定单元包括：目标检测模块，与所述图文获取单元连接，用于对所述图像信息进行目标检测，确定所述图像信息中的病灶候选框；图像分类模块，与所述目标检测模块连接，用于根据所述图像信息及所述图像信息中的病灶候选框，基于双通道分类模型，确定图像特征；所述双通道分类模型为预先采用第二训练样本集，对卷积神经网络进行训练得到的；所述第二训练样本集中包括多张第一样本图像、各第一样本图像中的病灶候选框及各病灶候选框的皮肤病类别。3.根据权利要求2所述的结合图文信息的皮肤病分类系统，其特征在于，所述目标检测模块基于病灶检测模型，对所述图像信息进行目标检测；所述病灶检测模型为预先采用第三训练样本集，对CenterNet进行训练得到的；所述第三...

【专利技术属性】
技术研发人员：李寰宇，胡锟，魏子昆，朱玲，吕君蔚，
申请(专利权)人：李寰宇，
类型：发明
国别省市：