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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利基于有限数据的深度学习用于皮肤癌图像分类的方法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：CN115830377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211502788.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于有限数据的深度学习用于皮肤癌图像分类的方法是由邓晓丹;陈哲;张许诺设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有限数据的深度学习用于皮肤癌图像分类的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗图像处理技术领域，具体涉及一种基于有限数据的深度学习用于皮肤癌图像分类的方法。本发明包括如下步骤：步骤一、搜索皮肤损伤知识盲点：包括如下小步：基于粒度的区域采样、基于浅层网络的不确定性估计、皮肤损伤知识盲点的搜索；步骤二、强化皮肤损伤知识盲点学习：在迁移学习过程中，将检测到的损伤知识盲点与原始数据集混合，增强损伤知识盲点在训练时的重要性，对预训练的深度卷积神经网络进行微调，从而获得改进的模型来识别皮肤损伤。在皮肤损伤数据集有限的情况下，能够有效提高深度学习检测皮肤癌的效果；能够以更准确的精度和更快的速度来帮助医生诊断皮肤癌，帮助病人早日康复。

本发明授权基于有限数据的深度学习用于皮肤癌图像分类的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有限数据的深度学习用于皮肤癌图像分类的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、搜索皮肤损伤知识盲点：包括如下小步： S11、基于粒度的区域采样：提出了两种描述皮肤损伤知识盲点的形式：图像和局部区域；将局部区域定义为图像上的局部矩形区域，使用基于粒度的抽样过程来减少搜索损伤知识盲点的空间； S12、基于浅层网络的不确定性估计：引入一组浅层网络，每个网络都是一个浅层卷积神经网络，提取预先训练的深度卷积神经网络的知识，来评估图像和区域的不确定性得分，通过知识蒸馏，保证在皮肤损伤图像数据集上搜索预先训练的深度卷积神经网络盲点时，浅层网络能够表示该深度卷积神经网络； S13、皮肤损伤知识盲点的搜索：在损伤知识盲点搜索过程中，收集不确定性得分最高的区域图像； 步骤二、强化皮肤损伤知识盲点学习：在迁移学习过程中，将检测到的损伤知识盲点与原始数据集混合，增强损伤知识盲点在训练时的重要性，对预训练的深度卷积神经网络进行微调，从而获得改进的模型来识别皮肤损伤； 所述步骤S11的基于粒度的区域采样中，定义： 不确定图像的搜索空间为X，覆盖所有皮肤损伤图像； 不确定局部区域的搜索空间为S，覆盖所有皮肤损伤图像在图像平面上的所有矩形区域； 使用抽样程序，在每次搜索过程中抽样少量的候选矩形区域，并执行几轮抽样以获得更好的结果，设定粒度值，以减少搜索空间S的大小； 对于每一轮皮肤损伤知识盲点搜索，在图像平面上随机抽取不同区域进行训练、评估和不确定性得分计算，搜索得到不确定性区域集和不确定性图像集 再引入一个迭代求精过程，对几轮区域抽样和搜索进行细化，得到多个搜索的和 用每个获得的皮肤损伤知识盲点集对基线预训练深度卷积神经网络进行微调，通过评估验证集上的微调性能，保留得分最高的和作为最终搜索的皮肤损伤知识盲点集，以促进其对预训练的深度卷积神经网络的微调。

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