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申请/专利权人：安徽医科大学

摘要：一种基于深度学习的白癜风治疗效果量化评估方法,从对象治疗前的白癜风图像以及对应的治疗后白癜风图像经过5个步骤处理，最终得到的综合量化指标Indicatorv。该基于深度学习的白癜风治疗效果量化评估方法产生的有益效果有：首先利用深度学习技术对白癜风皮损进行自动且精密地分割，然后结合皮损面积和色度变化率得到综合量化指标Indicatorv，该综合量化指标为评估白癜风皮损治疗效果提供了一个量化的综合结果。因此本发明可以客观、准确、全面地反应白癜风治疗前后皮损的变化。

主权项：1.一种基于深度学习的白癜风治疗效果量化评估方法,其特征在于，包括如下步骤：步骤（1）、采集多位对象治疗前的白癜风图像以及对应的治疗后白癜风图像，得到多对图像对，将其中一部分的图像对定义为第一类图像数据，将另一部分的图像对定义为第二类图像数据；将第一类图像数据制作成图像数据集，然后训练分割模型，得到最优分割模型，其中在每个白癜风图像中均带有相同的对照标签；步骤（2）、使用步骤（1）得到的最优分割模型分割第二类图像数据，得到治疗前彩色掩膜图像、治疗前真实分割图像、治疗后彩色掩膜图像和治疗后真实分割图像；步骤（3）、根据同一对象的治疗前彩色掩膜图像和治疗后彩色掩膜图像，计算得到皮损面积变化率，根据同一对象的治疗前真实分割图像和治疗后真实分割图像，计算得到皮损色度变化率；步骤（4）、对步骤（3）得到皮损面积变化率和皮损色度变化率进行客观赋权，得到皮损面积变化率的面积变化权值和皮损色度变化率的色度变化权值；步骤（5）、根据步骤（4）的面积变化权值和色度变化权值；得到综合量化指标；所述步骤（2）具体为将第二类图像数据输入步骤（1）得到的最优分割模型中，最优分割模型对第二类图像数据的每张白癜风图像中的每个像素进行自动分类和标注，得到治疗前彩色掩膜图像、治疗前真实分割图像、治疗后彩色掩膜图像和治疗后真实分割图像；在所述治疗前彩色掩膜图像、所述治疗后彩色掩膜图像、所述治疗前真实分割图像和所述治疗后真实分割图像中均包含皮损区域和对照标签区域；在所述步骤（3）中的所述皮损色度变化率中，使用皮损区域和对照标签区域的差值表示皮损区域色度；所述皮损色度变化率由式（Ⅲ）计算得到： 式（Ⅲ）；其中的范围为，为治疗前皮损区域的平均色度，为治疗前对照标签区域的平均色度，为治疗后皮损区域的平均色度，为治疗后对照标签区域的平均色度；所述步骤（4）具体为对步骤（3）得到的皮损面积变化率和皮损色度变化率通过熵权法自动计算多组皮损面积变化率的数值及皮损色度变化率的数值，对应得到皮损面积变化率的面积变化权值和皮损色度变化率的色度变化权值，且与的和为1；同一对白癜风图像得到的皮损面积变化率和皮损色度变化率为一组；在所述步骤（5）中，所述综合量化指标由式（Ⅴ）得到： 式（Ⅴ）；其中的值为，为皮损面积变化率，为皮损色度变化率。

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