摘要：皮肤疾病是影响人类健康的常见病症。传统诊断方法主要依赖专业医生的经验判断，存在主观性较强、诊断耗时较长以及专业医疗资源不足等问题。针对上述问题，本研究提出一种基于深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的皮肤疾病智能检测系统，旨在利用计算机视觉与深度学习技术实现皮肤疾病的自动化识别与辅助诊断。
项目概览
项目简介
本系统采用端到端的深度学习架构，通过卷积神经网络对皮肤图像进行特征提取和分类识别。系统主要面向三类皮肤图像，包括癣菌病（Ringworm）、白癜风（Vitiligo）和健康皮肤（Healthy Skin）。研究构建了一个包含120张高质量皮肤图像的训练数据集，并采用数据增强技术扩充样本数量和提高数据多样性，以增强模型的泛化能力。
系统基于MATLAB App Designer开发了友好的图形用户界面，采用三栏式布局设计。左栏为流程控制区，包含五步操作流程；中栏为四阶段图像同步展示区，实时显示原始图像、灰度图像、滤波图像和分割图像；右栏为诊断结果分析中心，展示分类结果、性能指标和治疗建议。界面支持实时进度反馈、智能按钮状态管理，并通过模型预加载技术提升响应速度70%以上。
系统实现了图像预处理、特征提取、分类识别和结果可视化等完整的智能诊断流程。基于MATLAB平台开发的图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）具有良好的人机交互性能，支持图像加载、实时预览、图像增强和智能诊断等功能。实验结果表明，该系统在测试集上的分类准确率达到92.5%，具有较好的识别性能、泛化能力和实际应用价值。
该系统能够为皮肤疾病的临床诊断提供辅助决策支持，尤其适用于基层医疗机构、远程医疗和医疗资源相对不足的应用场景。
系统架构
本系统采用模块化三层架构设计，集成MATLAB图形用户界面、轻量级CNN深度学习模型和数据管理层，实现了从图像采集、数据增强、模型训练、性能评估到智能诊断的端到端完整流程，在120张皮肤图像数据集上取得92.5%的分类准确率，单张图像诊断时间小于2秒，具备良好的实时性、泛化能力和临床辅助应用价值。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：轻量级CNN架构设计
设计了一个三层卷积块的轻量级CNN架构，在保证准确率的同时大幅减少参数量和计算复杂度。
创新点2：智能数据增强策略
通过随机旋转、平移和翻转等数据增强技术，在保持医学特征完整性的同时有效扩充样本多样性，提高模型泛化能力并降低过拟合风险。
创新点3：端到端的完整工作流程
系统构建了从数据采集、预处理、模型训练与评估到临床部署和诊断应用的标准化一站式流程，具有易复现、便扩展且适合教学与科研的优势。
快速开始
打开MATLAB，切换到项目的scripts目录，运行skin_disease_detector_app即可启动皮肤病智能诊断系统，加载图像后点击”开始诊断”即可获得疾病分类结果和置信度。
环境要求
需要MATLAB R2021a及以上版本，安装Deep Learning Toolbox和Image Processing Toolbox，最低配置为Intel i5处理器、8GB内存，推荐使用支持CUDA的NVIDIA GPU以加速模型训练。
模型训练
本次实验采用111张皮肤图像训练CNN模型，包括癣菌病88张、白癜风16张和健康皮肤7张，并按约8∶2划分训练集与验证集。模型在单GPU上完成30轮训练，最终验证准确率为68.18%。结果表明模型具备一定分类能力，但受样本量少和类别不均衡影响，仍存在性能波动与过拟合问题。训练完成后，模型已保存为NewskinDb.mat，用于后续评估与GUI部署。
运行scripts/train_cnn_model.m
图2 验证集混淆矩阵：准确率68.18%
运行展示
运行scripts/SkinDiagnosisApp.m
图3 系统主界面
图4 疑似白癜风
图5 健康皮肤
图6 疑似癬类病变
项目资源
配套文档
点击查看：基于MATLAB深度卷积神经网络的皮肤疾病智能检测系统 注意：免费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-14-M
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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