摘要
本发明涉及皮肤病搜索技术领域，具体公开了基于内容的多模态皮肤病搜索方法，收集包含皮肤病图像的医学数据集；对所述医学数据集进行预处理；利用深度卷积神经网络DCNN模型进行特征提取，特征提取包括图像特征提取以及metadata特征提取，通过卷积、池化和全连接层学习数据的抽象表示；将所述特征提取输入全连接层进行分类训练，建立皮肤病图像的分类模型，本发明通过图像和多模态数据融合，提高皮肤病诊断的准确性和全面性，利用数据增强技术，如旋转、缩放、翻转等操作，扩充训练数据集，增加模型的泛化能力，同时，利用预训练的DCNN模型，在医学图像领域进行微调，加速模型训练和提高分类准确度。
