该研究提出了一种基于深度学习的皮肤病变分割与分类方法，旨在提高皮肤疾病的诊断准确性。通过使用卷积神经网络（CNN）对皮肤图像进行处理，系统能够有效地识别和分类不同类型的皮肤病变，包括黑色素瘤和良性病变。研究中采用了大量的标注数据集进行训练，并通过多种评估指标验证了模型的性能。结果表明，该方法在分割精度和分类准确性方面均优于传统方法，具有良好的临床应用潜力。未来的研究将集中在进一步优化算法和扩展数据...