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基于卷积神经网络的白癜风智能检测研究

         

摘要

cqvip:目的提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的白癜风智能诊断检测方法。方法采用空军特色医学中心临床白癜风专科图片库数据,基于深度学习技术,使用三个不同的CNN模型(Resnet50、VGG16、Inception v2)进行训练,并通过图像识别准确性、灵敏度、特异性等对该方法进行评级。结果与传统的基于单个CNN的图像识别方法相比,该方法具有更高的准确度、精确度和灵敏度,可显著提高算法的图像识别性能。基于该CNN理论模型,成功开发了应用于临床上的白癜风患者智能分析系统。结论该模型实现了对白癜风疾病的智能识别,有助于医生减少工作难度,并使患者能够进行自我诊断。

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