模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (7): 577-588    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201907001
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平行皮肤:基于视觉的皮肤病分析框架
王飞跃1,2,苟超1,2,王建功1,3,沈甜雨1,3,郑文博1,4,于慧5
1.中国科学院自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190
2.青岛智能产业技术研究院 平行健康技术创新中心 青岛 266109
3.中国科学院大学 人工智能学院 北京100049
4.西安交通大学 软件学院 西安 7100495.School of Creative Technologies, University of Portsmouth, Portsmouth, PO1 2DJ
Parallel Skin: A Vision-Based Dermatological Analysis Framework
WANG Fei-Yue1,3, GOU Chao1, WANG Jiangong1,2, SHEN Tianyu1,3, ZHENG Wenbo1,4, YU Hui3
1.The State Key Laboratory of Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190
2.Parallel Healthcare Technology Innovation Center, Qingdao Academy of Intelligent Industries, Qingdao 266109
3.School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049
4.School of Software Engineering, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049
5.School of Creative Technologies, University of Portsmouth, Portsmouth, PO1 2DJ

全文: PDF (2215 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

随着计算机与人工智能的快速发展,基于图像感知的皮肤病分析方法取得一些成果.然而,以深度学习为主的计算机辅助分析方法依赖于领域专家标注的医学大数据,诊断结果缺乏医学可解释性.为此,文中提出基于视觉的皮肤病分析统一框架——平行皮肤.启发于ACP方法与平行医学图像分析框架,通过构建人工皮肤图像系统实现数据选择与生成,通过预测学习的计算实验完成诊断分析模型构建与评估,并利用描述学习与指示学习融合专家知识,引导人工图像系统数据生成与选择,从而实现闭环诊断分析模型优化.

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王飞跃
苟超
王建功
沈甜雨
郑文博
于慧
关键词 平行皮肤 平行智能 生成式模型    
Abstract

With the rapid development of computer and artificial intelligence, image-based methods for skin analysis have achieved preferable results. However, the performance of computer aided diagnosis systems based on deep learning methods relies on big medical data labeled by domain experts. In addition, there is limitation of interpretability for the diagnosis results. To address aforementioned problems, a vision-based unified framework for dermatological analysis termed as parallel skin is proposed. Inspired by the ACP method and the parallel medical image analysis framework, the artificial skin image system to perform data selection and generation is constructed. Then, computational experiments are conducted with predictive learning for model building and evaluation. Descriptive and prescriptive learning to leverage the power of domain knowledge to guide data selection and generation are further introduced. In the proposed parallel-skin framework, the closed-loop diagnostic analysis model can be optimized.

Key wordsParallel Skin    Parallel Intelligence    Generative Models   
收稿日期: 2019-06-21     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.61806198,61304200,61533019)资助

作者简介: 王飞跃(通讯作者),博士,研究员,主要研究方向为智能系统和复杂系统的建模、分析与控制.E-mail:feiyue.wang@ia.ac.cn.苟超,博士, 助理研究员,主要研究方向为计算机视觉、模式识别、机器学习.E-mail: chao.gou@ia.ac.cn.王建功,博士研究生,主要研究方向为计算机图形学、医学图像处理、机器学习.E-mail:wangjiangong2018@ia.ac.cn沈甜雨,博士研究生,主要研究方向为计算机视觉、医学图像处理、机器学习.E-mail:shentianyu2016@ia.ac.cn.郑文博,博士研究生,主要研究方向为计算机视觉、医学图像处理、机器学习.E-mail:zwb2017@stu.xjtu.edu.cn.于慧,博士,教授,主要研究方向为人脸分析、人体运动分析、人机交互.E-mail:hui.yu@port.ac.uk.
引用本文:   
王飞跃,苟超,王建功,沈甜雨,郑文博,于慧. 平行皮肤:基于视觉的皮肤病分析框架[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(7): 577-588. WANG Fei-Yue, GOU Chao, WANG Jiangong, SHEN Tianyu, ZHENG Wenbo, YU Hui. Parallel Skin: A Vision-Based Dermatological Analysis Framework. , 2019, 32(7): 577-588.
链接本文:  
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