一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法技术

本发明专利技术公开一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，应用于计算机领域，针对现有技术对痤疮严重程度分级存在的准确率较低的问题；本发明专利技术采用自蒸馏架构训练卷积神经网络模型，同时结合痤疮本身特点，提出新颖的蒸馏模块优化训练过程，使得模型能够注意到痤疮图像的独特性，提升模型对于面部痤疮的严重程度分级精度。本发明专利技术方法能够自动识别痤疮特征并对其严重程度进行分级，辅助医生进行诊疗，加速痤疮的治愈周期。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机领域，特别涉及一种面部痤疮严重程度分级技术。

技术介绍

1、面部痤疮是一种常见的皮肤疾病，不仅发生于青少年，许多成年人也深受其影响。据统计表明，大约有80％的青少年曾经历过面部痤疮，并且3％的男性和12％的女性即使在成年后面部痤疮仍未得到治愈。面部痤疮遗留下的疤痕印记会影响患者自信，进而对他们的正常生活造成困扰。因此，合理恰当的面部痤疮诊疗是很有必要的。

2、面部痤疮诊疗的其中一个关键步骤是对痤疮的严重程度进行分级，医生会根据痤疮严重等级开具药方，定制私人化的诊疗方案，因此，准确的痤疮分级结果能够极大的加速患者的痤疮治愈周期。在过去，痤疮严重程度往往由医生进行人工分级，分级的准确程度强依赖于医生的经验，并且，分级任务本身具有复杂和耗时的特点，容易消耗医生经历，同时拉长诊疗周期。

3、由于以上的缺点，计算机辅助诊疗的面部痤疮分级成为了现行的主流分级途径。这一过程需要经验丰富的医生运用专业知识逐一对图片进行评估，随后根据分级结果作出诊断。这不仅要求医生具备扎实的皮肤科知识，而且涉及大量的人力成本。最关键的是，医生的专本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，步骤S3在训练过程中采用的损失函数为：

3.根据权利要求2所述的一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，LPro的计算式为：

4.根据权利要求3所述的一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，LPat的计算式为：

5.根据权利要求4所述的一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，LCro的计算式为：

6.根据权利要求5所...

【技术特征摘要】

1.一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，步骤s3在训练过程中采用的损失函数为：

3.根据权利要求2所述的一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，lpro的计算式为：

4.根据权利要求3所述的一种基于协同映射多尺度自蒸馏的面部痤疮分级方法，其特征在于，lpat的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张蕾，周新阳，蒋献，刘文杰，李佳奇，杜丹，张显良，魏新，李林峰，陈家强，陈梓霖，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：