[發明專利]一種基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法

在審

• 申請號: 202310098647.1
• 申請日: 2023-02-10
• 公開（公告）號: CN116269217A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 王常青;范狀狀;高埂;黃鶴群;任露露;肖風麗;楊飛
• 申請（專利權）人: 安徽醫科大學
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;G06T7/00;G06V10/774;G06T7/62;G06T7/11
• 代理公司: 北京成實知識產權代理有限公司 11724
• 代理人: 陳永虔

一種基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法,從對象治療前的白癜風圖像以及對應的治療后白癜風圖像經過5個步驟處理，最終得到的綜合量化指標Indicatorsubgt;v/subgt;。該基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法產生的有益效果有：首先利用深度學習技術對白癜風皮損進行自動且精密地分割，然后結合皮損面積和色度變化率得到綜合量化指標Indicatorsubgt;v/subgt;，該綜合量化指標為評估白癜風皮損治療效果提供了一個量化的綜合結果。因此本發明可以客觀、準確、全面地反應白癜風治療前后皮損的變化。

技術領域

本發明涉及深度學習技術領域，特別涉及一種基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法。

背景技術

白癜風是一種常見的后天性色素脫失性皮膚黏膜疾病,其臨床表現為白斑和/或白發,我國人群患病率為0.56％。白癜風會嚴重影響患者容貌，給患者造成極大的心理壓力，影響其生活質量。目前白癜風的發病機制尚不完全清楚,可能是由遺傳和內外環境等多種因素共同作用,在黑素細胞被破壞后導致的色素脫失。

白癜風治療以控制和緩解病情為主要目標，尤其是在疾病的進展期，要減緩白斑發展的速度，避免白斑不斷擴大。目前白癜風治療效果的評估方法主要包括主觀法、半客觀法和客觀法三類。主觀法是皮膚科醫生根據治療反映的整體視覺印象，通過比較治療前后白癜風皮損的復色程度來評估治療的效果。半客觀法是皮膚科醫生根據定量的評價指標來進行療效評估，如白癜風面積評分指數(Vitiligo?Area?Scoring?Index,VASI)等。而客觀法是采用數碼成像技術結合醫學圖像處理軟件，通過手動或半自動方法分割皮損區域，然后計算皮損區域的面積和色度。相較于主觀和半客觀的評估方法，客觀法可提供更加客觀、準確和量化的評估結果，但對圖像皮損區域的分割操作復雜且費時費力，尚未實現完全自動化。

因此，針對現有技術不足，提供一種基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法以解決現有技術不足甚為必要。

發明內容

本發明的目的在于避免現有技術的不足之處而提供一種基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法。該基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法能客觀、準確且便捷地評估白癜風治療效果。

本發明的上述目的通過以下技術措施實現：

提供一種基于深度學習的白癜風治療效果量化評估方法，包括如下步驟：

步驟(1)、采集多位對象治療前的白癜風圖像以及對應的治療后白癜風圖像，得到多對圖像對，將其中一部分的圖像對定義為第一類圖像數據，將另一部分的圖像對定義為第二類圖像數據；將第一類圖像數據制作成圖像數據集，然后訓練分割模型，得到最優分割模型，其中在每個白癜風圖像中均帶有相同的對照標簽；

步驟(2)、使用步驟(1)得到的最優分割模型分割第二類圖像數據集，得到治療前彩色掩膜圖像、治療前真實分割圖像、治療后彩色掩膜圖像和治療后真實分割圖像；

步驟(3)、根據同一對象的治療前彩色掩膜圖像和治療后彩色掩膜圖像計算，得到的皮損面積變化率，根據同一對象的治療前真實分割圖像和治療后真實分割圖像計算，得到皮損色度變化率；

步驟(4)、對步驟(3)得到皮損面積變化率和皮損色度變化率進行客觀賦權，得到皮損面積變化率的面積變化權值w₁和皮損色度變化率的色度變化權值w₂；

步驟(5)、根據步驟(4)的面積變化權值w₁和色度變化權值w₂；得到的綜合量化指標Indicator_v。

在所述步驟(1)具體包括有：

步驟(1.1)、采集多位對象治療前的白癜風圖像以及對應的治療后白癜風圖像，得到多對圖像對，將其中一部分的圖像對定義為第一類圖像數據，將另一部分的圖像對定義為第二類圖像數據；