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基于卷积神级网络的皮肤病图像分割算法研究

摘要:环境和饮食习惯的变化导致了人的皮肤会产生一系列的皮肤病，黑素瘤和色素痣是其中的典型例子。皮肤病的发病率高，变异和致死率也在逐步提升，受到我国和世界卫生组织的关注。传统的诊断都是通过医生的经验进行。随着图像处理技术的发展，使用计算机辅助医生进行皮肤病图像的分割和识别对于提高医生诊断效率，辅助早期皮肤病筛查具有十分重要的意义。因此，本文对皮肤病图像的分割和识别技术进行研究。

与传统图像不同，皮肤病图像是对人的皮肤成像，其颜色和形态都具有固定的特点，因此本文基于颜色和纹理对皮肤图像进行分析，分割出病理区域。同时，对黑素瘤和色素痣，