简介：近年,以深度学习技术为代表的人工智能（AI）正席卷各行各业,而AI框架有多种,多数采用深度卷积神经网络（CNN）技术结合迁移学习进行训练,虽然在皮肤AI研究中取得长足进展,但其研究结果未能真正走出实验室进入临床应用。制约这些因素主要是缺乏高质量的皮肤疾病图像的大型数据集。本文针对皮肤科常见的图像采集方法,包括临床摄影图像、皮肤镜图像、反射式共聚焦激光扫描显微镜（RCM）图像、皮肤B超图像和组织病理图像的质量要素进行探讨和述评,希望对解决因皮肤图像质量的问题而影响AI研究进展的瓶颈问题能有所帮助。
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