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龙图腾网获悉湖南中医药大学第一附属医院((中医临床研究所))申请的专利一种基于机器视觉的银屑病例特征识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119863439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411927201.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的银屑病例特征识别方法及装置是由谢汶芳;羊羡;张元瑜设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的银屑病例特征识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的银屑病例特征识别方法及装置，属于人工智能技术领域，用实现准确地的银屑病病情识别。该方法包括：电子设备获取对象的皮肤表面图像，皮肤表面图像包含对象的银屑病的病患区域；电子设备通过深度神经网络模型对皮肤表面图像和预设的银屑病皮肤切面图像进行表面与切面的三维融合分析，得到对象的分析结果，对象的分析结果指示对象的银屑病级别。

本发明授权一种基于机器视觉的银屑病例特征识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的银屑病例特征识别方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括： 所述电子设备获取对象的皮肤表面图像，所述皮肤表面图像包含所述对象的银屑病的病患区域； 所述电子设备通过深度神经网络模型对所述皮肤表面图像和预设的银屑病皮肤切面图像进行表面与切面的三维融合分析，得到所述对象的分析结果，所述对象的分析结果指示所述对象的银屑病级别； 所述电子设备通过深度神经网络模型对所述皮肤表面图像和预设的银屑病皮肤切面图像进行表面与切面的三维融合分析，得到所述对象的分析结果，包括： 所述电子设备通过所述深度神经网络模型的第一卷积层对所述皮肤表面图像进行卷积，得到第一特征向量集合； 所述电子设备通过所述深度神经网络模型的第二卷积层对所述银屑病皮肤切面图像进行卷积，得到第二特征向量集合； 所述电子设备通过所述深度神经网络模型的特征融合层将所述第一特征向量集合和所述第二特征向量集合融合，得到融合后的特征向量集合； 所述电子设备通过所述深度神经网络模型的特征处理层对所述融合后的特征向量集合进行处理，得到所述对象的分析结果； 所述皮肤表面图像包括相应对的第一端和第二端，以及相应对的第三端和第四端，所述电子设备通过所述深度神经网络模型的第一卷积层对所述皮肤表面图像进行卷积，得到第一特征向量集合，包括： 所述第一卷积层的卷积核初始位于所述皮肤表面图像的第一端，所述电子设备使用所述第一卷积层的卷积核，沿第一方向并从所述皮肤表面图像的第三端至第四端对所述皮肤表面图像进行一次卷积，得到一个特征向量序列； 之后，所述电子设备将所述卷积核沿第二方向步进预设步长，并使用所述卷积核继续沿所述第一方向并从所述皮肤表面图像的第一端至第二端对所述皮肤表面图像再进行一次卷积，得到一个特征向量序列； 以此类推，直至所述电子设备将所述卷积核沿第二方向步至所述第二端，再使用所述卷积核继续沿所述第一方向并从所述皮肤表面图像的第一端至第二端对所述皮肤表面图像再进行一次卷积，得到一个特征向量序列，直至，所述第一卷积层通过卷积共得到多个特征向量序列，所述第一特征向量集合包括所述多个特征向量序列，所述多个特征向量序列的数目为所述卷积核步进的次数加一； 其中，所述第一方向为银屑病皮肤切面的方向，所述第二方向垂直于所述第一方向。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南中医药大学第一附属医院((中医临床研究所))，其通讯地址为：410007 湖南省长沙市雨花区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。