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龍圖騰網獲悉湖南中醫藥大學第一附屬醫院((中醫臨床研究所))申請的專利一種基于機器視覺的銀屑病例特征識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119863439B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411927201.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于機器視覺的銀屑病例特征識別方法及裝置是由謝汶芳;羊羨;張元瑜設計研發完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺的銀屑病例特征識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于機器視覺的銀屑病例特征識別方法及裝置，屬于人工智能技術領域，用實現準確地的銀屑病病情識別。該方法包括：電子設備獲取對象的皮膚表面圖像，皮膚表面圖像包含對象的銀屑病的病患區域；電子設備通過深度神經網絡模型對皮膚表面圖像和預設的銀屑病皮膚切面圖像進行表面與切面的三維融合分析，得到對象的分析結果，對象的分析結果指示對象的銀屑病級別。

本發明授權一種基于機器視覺的銀屑病例特征識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺的銀屑病例特征識別方法，其特征在于，應用于電子設備，所述方法包括： 所述電子設備獲取對象的皮膚表面圖像，所述皮膚表面圖像包含所述對象的銀屑病的病患區域； 所述電子設備通過深度神經網絡模型對所述皮膚表面圖像和預設的銀屑病皮膚切面圖像進行表面與切面的三維融合分析，得到所述對象的分析結果，所述對象的分析結果指示所述對象的銀屑病級別； 所述電子設備通過深度神經網絡模型對所述皮膚表面圖像和預設的銀屑病皮膚切面圖像進行表面與切面的三維融合分析，得到所述對象的分析結果，包括： 所述電子設備通過所述深度神經網絡模型的第一卷積層對所述皮膚表面圖像進行卷積，得到第一特征向量集合； 所述電子設備通過所述深度神經網絡模型的第二卷積層對所述銀屑病皮膚切面圖像進行卷積，得到第二特征向量集合； 所述電子設備通過所述深度神經網絡模型的特征融合層將所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合融合，得到融合后的特征向量集合； 所述電子設備通過所述深度神經網絡模型的特征處理層對所述融合后的特征向量集合進行處理，得到所述對象的分析結果； 所述皮膚表面圖像包括相應對的第一端和第二端，以及相應對的第三端和第四端，所述電子設備通過所述深度神經網絡模型的第一卷積層對所述皮膚表面圖像進行卷積，得到第一特征向量集合，包括： 所述第一卷積層的卷積核初始位于所述皮膚表面圖像的第一端，所述電子設備使用所述第一卷積層的卷積核，沿第一方向并從所述皮膚表面圖像的第三端至第四端對所述皮膚表面圖像進行一次卷積，得到一個特征向量序列； 之后，所述電子設備將所述卷積核沿第二方向步進預設步長，并使用所述卷積核繼續沿所述第一方向并從所述皮膚表面圖像的第一端至第二端對所述皮膚表面圖像再進行一次卷積，得到一個特征向量序列； 以此類推，直至所述電子設備將所述卷積核沿第二方向步至所述第二端，再使用所述卷積核繼續沿所述第一方向并從所述皮膚表面圖像的第一端至第二端對所述皮膚表面圖像再進行一次卷積，得到一個特征向量序列，直至，所述第一卷積層通過卷積共得到多個特征向量序列，所述第一特征向量集合包括所述多個特征向量序列，所述多個特征向量序列的數目為所述卷積核步進的次數加一； 其中，所述第一方向為銀屑病皮膚切面的方向，所述第二方向垂直于所述第一方向。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南中醫藥大學第一附屬醫院((中醫臨床研究所))，其通訊地址為：410007 湖南省長沙市雨花區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。