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一种基于深度卷积对抗生成网络的皮肤病图像的生成方法
发布时间: 2024-07-26
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务
成果介绍
一种基于深度卷积对抗生成网络的皮肤病图像的生成方法，包括以下步骤：步骤1：对原始训练数据的预处理，对原始训练数据进行分割，得到皮肤病变区域的分割图片；步骤2：深度卷积对抗生成网络结构的建立，使用卷积神经网络来进行分别构建生成器和判别器；步骤3：设定生成网络和分类网络的输入；步骤4：优化目标的设定，对于判别器来说，判别器负责对真假样本进行分类，生成器生成的样本为假，实际输入的真实样本为真，最小化分类误差；对于生成器来说，生成器尽可能的去生成和真实样本一样的假样本；步骤5：网络的训练。本发明利用人工分割出来的皮损样本作为对抗生成网络的训练样本，然后使用对抗生成网络来生成新的皮肤病样本。
成果亮点
为了解决皮肤病图像样本量不足的问题，本发明提供一种基于深度卷积对抗生成网络的皮肤病图像的生成方法，该方法利用人工分割出来的皮损样本作为对抗生成网络的训练样本，然后使用对抗生成网络来生成新的皮肤病样本。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下的技术方案：
一种基于深度卷积对抗生成网络的皮肤病图像的生成方法，所述生成方法包括以下步骤：
步骤1：对原始训练数据的预处理，对原始训练数据进行分割，得到皮肤病变区域的分割图片；
步骤2：深度卷积对抗生成网络结构的建立，使用卷积神经网络来进行分别构建生成器和判别器；
团队介绍
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2024-07-31
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