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第47卷第2期长春理工大学学报（自然科学版）Vol.47No.2

2024年4月JournalofChangchunUniversityofScienceandTechnology（NaturalScienceEdition）Apr.2024

一种面向人工智能辅助诊断的偏振皮肤镜系统

武正国，庞春颖，张茜然，孙嘉灵

（长春理工大学生命科学技术学院，长春130022）

摘要：传统皮肤镜检查高度依赖医生的临床经验，并且皮肤镜图像本身的复杂性给临床诊断提出了巨大的挑战。

针对以上情况，研发出一款带有人工智能辅助诊断功能的偏振皮肤镜系统。该系统使用偏振照明成像技术，经过目

镜系统放大，由可连续工作的工业相机将大量实时抓拍的皮肤镜裸数据图像传输至上位机。通过上位机内置的图像

处理模块将图像进行预处理，然后通过训练好的卷积神经网络VGG16将皮肤镜图像分类。最后，用户可以通过皮肤

镜诊断平台查看诊断结果。此系统可以更加清晰有效地观察深层皮肤组织病变组织形态，由系统采集的皮肤镜图像

的分类准确性达到93.6%，可用于临床诊疗。

关键词：皮肤镜；偏振光；皮肤镜图像；人工智能辅助诊断

中图分类号：TP391.4文献标志码：A文章编号：1672-9870（2024）02-0114-07

APolarizedSkinDermatoscopeSystemfor

ArtificialIntelligence-AssistedDiagnosis

WUZhengguo，PANGChunying，ZHANGXiran，SUNJialing

（SchoolofLifeScienceandTechnology，ChangchunUniversityofScienceandTechnology，Changchun130022）

Abstract：Traditionalskinmicroscopyheavilyreliesontheclinicalexperienceofphysicians，andthecomplexityofskinmi-

croscopyimagesposessignificantchallengestoclinicaldiagnosis.Inresponsetothissituation，apolarizedskinmicroscopy

systemwithartificialintelligence-assisteddiagnosticfunctionalityhasbeendeveloped.Thissystemutilizespolarizedillumi-

nationimagingtechnology.Aftermagnificationthroughaneyepiecesystem，acontinuouslyoperatingindustrialcameracap-

turesalargevolumeofreal-timerawskinmicroscopydataimagesandtransfersthemtothehostcomputer.Theimages

arepreprocessedusingthebuilt-inimageprocessingmoduleinthehostcomputerandarethenclassifiedusingatrained

convolutionalneuralnetwork，VGG16，forskinmicroscopyimages.Finally，userscanviewthediagnosticresultsthroughthe

skinmicroscopydiagnosticplatform.Thissystemallowsforaclearerandmoreeffectiveobservationofthemorphological

characteristicsoflesionsindeepskintissu