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龍圖騰網(wǎng)獲悉華東師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚真菌熒光識(shí)別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116524497B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310485722.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/69；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚真菌熒光識(shí)別方法是由李慶利;袁禹童;戴斯哲;王子宜;劉藝珺設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-28向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚真菌熒光識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚真菌熒光識(shí)別方法，包括，獲取皮膚真菌熒光的輸入圖像；通過Transformer模型對(duì)輸入圖像進(jìn)行編碼；通過序列池化模塊對(duì)編碼結(jié)果進(jìn)行解碼輸出，得到皮膚真菌的類別預(yù)測(cè)結(jié)果。通過上述技術(shù)方案，本發(fā)明能夠高效快速地識(shí)別出皮膚真菌的種類。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚真菌熒光識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的皮膚真菌熒光識(shí)別方法，其特征在于，包括： 獲取皮膚真菌熒光的輸入圖像； 通過Transformer模型對(duì)輸入圖像進(jìn)行編碼； 通過序列池化模塊對(duì)編碼結(jié)果進(jìn)行解碼輸出，得到皮膚真菌的類別預(yù)測(cè)結(jié)果； 在對(duì)輸入圖像進(jìn)行編碼之前還包括，對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，其中所述預(yù)處理包括圖像增強(qiáng)； 所述Transformer模型包括依次連接的卷積分詞器模塊及Transformer編碼器模塊； 所述卷積分詞器模塊包括依次連接的第一子層及第二子層；其中所述第一子層包括依次連接的64×3×3的卷積層、零填充層及最大池化層；所述第二子層包括依次連接的128×3×3的卷積層、零填充層及最大池化層，并在所述卷積分詞器模塊結(jié)構(gòu)中加入位置嵌入； 所述Transformer編碼器模塊包括依次連接的兩個(gè)第三子層；其中所述第三子層包括依次連接的LayerNormalization層、Multi-headself-attention層、正則化層、LayerNormalization層、MLP層和正則化層； 所述序列池化模塊采用線性層； 對(duì)編碼結(jié)果進(jìn)行解碼輸出的過程包括： 通過線性層輸出對(duì)編碼結(jié)果處理，生成一維向量，其中所述一維向量包括有不同皮膚真菌類別的預(yù)測(cè)概率； 選擇一維向量中預(yù)測(cè)概率最大對(duì)應(yīng)的皮膚真菌類別作為皮膚真菌的類別預(yù)測(cè)結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人華東師范大學(xué)，其通訊地址為：200241 上海市閔行區(qū)東川路500號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。