基于U-Net架构的皮肤病变智能分割系统（含嵌入式设备）
发布时间：2024-12-13
文章来源：本站
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专利号：CN202411745780.2
所属机构：中国地质大学（武汉）人工智能研究院
技术分类： ▸ 基础算法层：图像分析/神经学习方法（深度学习） ▸ 应用技术层：医学影像模式识别（皮肤病诊断）
核心技术创新
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跨领域架构融合
✅ 首创将地质图像解析中的U-Net网络迁移至皮肤病分析领域 ✅ 开发双路径特征融合模块，解决皮肤镜图像与临床摄影的跨模态数据兼容性问题
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轻量化部署突破
▶ 实现模型压缩率75%（从246MB至62MB） ▶ 支持在NVIDIA Jetson Nano等边缘计算设备实时运行（FPS≥24）
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智能诊断增强
🔺 集成病变面积自动测算与恶性概率评估双算法 🔺 输出符合《皮肤肿瘤诊疗指南》的标准化诊断报告模板
关键性能指标
| 评估维度 | 本系统 | 传统方法 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| Dice系数 | 92.7% | 78.2% | +18% |
| 病灶边缘定位精度 | 0.89mm² | 1.54mm² | +42% |
| 单图处理速度 | 0.76s | 3.2s | ×4.2 |
产业化应用矩阵
医疗场景◼ 三甲医院皮肤科AI辅助诊断工作站 ◼ 社区医疗中心远程影像分析系统
科研场景◼ 皮肤病大数据标注平台（支持ISIC/PH2等国际标准数据集） ◼ 可解释性AI研究模块（Grad-CAM热力图可视化）
设备参数▸ 兼容输入：皮肤镜/光学相干断层扫描/OCT ▸ 输出标准：DICOM 3.0 & HL7协议
