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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种基于多任务学习的痤疮严重程度自动分级系统，它属于医学图像处理领域。本发明解决了现有痤疮严重程度分级方法的准确率且效率低的问题。本发明通过设计序列树构建方法可以构建合适的序列树，并大幅度降低了寻找合适序列树的时间成本，提升了分级的效率。通过引入标签分布学习，并将标签分布学习与序列树进行结合，可以更好地区分相邻的痤疮严重程度，解决了相邻痤疮严重程度难以区分的问题，显著提升了痤疮严重程度整体分级的效果，保证了痤疮严重程度分级的准确率。本发明方法可以应用于痤疮严重程度分级。
主权项：1.一种基于多任务学习的痤疮严重程度自动分级系统，其特征在于，所述系统包括标签分布生成模块、语义相似性计算模块、序列树模块、决策序列生成模块、多热标签编码模块和神经网络模块；其中：所述标签分布生成模块用于将输入图像的真实痤疮严重程度标签转换为离散的标签分布；所述语义相似性计算模块用于计算相邻痤疮严重程度标签所对应标签分布的语义相似性；所述序列树模块用于根据相邻痤疮严重程度标签所对应标签分布的语义相似性构建序列树；所述决策序列生成模块用于根据序列树，将各个痤疮严重程度标签转化为二元决策序列；所述多热标签编码模块用于根据序列树生成各个痤疮严重程度标签的多热标签编码；所述神经网络模块内包括标签分布分支和多热标签编码分支，利用标签分布生成模块的输出对标签分布分支进行训练，利用决策序列生成模块的输出和多热标签编码模块的输出对多热标签编码分支进行训练；并利用训练好的标签分布分支和多热标签编码分支对待分级图像进行痤疮严重程度分级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于多任务学习的痤疮严重程度自动分级系统
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