基于深度学习的皮肤病分类研究进展

来源：计算机工程与应用杂志2025年第18期北京时间：

作者：韩佩宏, 魏德健, 李传莉, 姜良, 曹慧

单位：1.山东中医药大学 医学信息工程学院，济南 250355；2.青岛大学 附属妇女儿童医院，山东 青岛 266034

摘要：皮肤是人体最大的器官，因参与多种生理活动导致发病率较高。皮肤病的准确诊断对患者健康至关重要，然而传统诊断方法却存在主观性强和效率低下等问题。近年来，深度学习技术的迅猛发展为皮肤病分类提供了新的解决方案。系统性地回顾了基于深度学习的皮肤病分类研究进展，总结了近年来皮肤病诊断常用数据集，进而深入探讨了卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和Transformer等主流算法在皮肤病分类中的应用，并特别关注了综合算法的研究进展，此外还进行了典型方法的性能对比分析，总结了当前研究方法存在的各种挑战以及未来研究方向，为后续的发展提供启示和指导。

关键词：皮肤病分类,深度学习,医学图像分析,模型对比,智能诊断,皮肤图像数据集