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临床面部图像白癜风的分割使用CNN训练合成和互联网图像( Segmenting Vitiligo on Clinical Face Images using CNN Trained on Synthetic and Internet Images )
Y Li A Kong S Thng
准确的诊断和描述白癜风的严重程度对于预测、选择治疗和比较治疗是至关重要的。目前，疾病严重程度评分要求皮肤科医生估计受累面积的百分比，这受到评估人员内部和内部的可变性的影响。以往的研究主要集中在单纯皮肤上，而对患者生活质量影响更为严重的面部白癜风则被完全忽视。卷积神经网络（CNNs）在许多分割任务中具有良好的性能。然而，由于数据的私密性，很难有一个大的临床白癜风面部图像数据集来训练一个CNN。为了解决这一挑战，来自两个不同来源的图像，互联网和所提出的白癜风人脸合成算法，被用于训练。从互联网上收集了843张不同视点拍摄的白癜风图像。这些图像与根据新建立的国际标准收集的目标临床图像有很大不同。为了使白癜风人脸图像更多地与目标临床图像相似，以提高分割性能，提出了一种图像合成算法。合成图像和网络图像都被用来训练一个CNN，该CNN是由全卷积网络(FCN)修改而成的，用于面部白癜风病变的分割。结果表明：（1）合成图像有效地提高了分割性能；（2）该算法对面部白癜风区域的估计误差达到1.06%；（3）该算法比两位皮肤科医生和以往所有针对纯皮肤白癜风的白癜风自动分割方法都要精确。
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