一种基于深度学习的银屑病智能诊断方法

李文胜

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提出一种基于深度残差网络的银屑病分类诊断模型。首先采用数据增强、银屑病图片大小调整和TFRecord编码等技术对网络的输入进行预处理,然后设计了一个34层的深度残差网络(ResNet-34)来对银屑病的特征进行提取。此外,采用交叉熵作为ResNet-34的损失函数来衡量模型的准确性,并利用Adam算法作为优化器来对ResNet-34进行训练,最终得到一个优化的ResNet-34模型用于银屑病诊断。基于K折交叉验证的实验结果表明,所提模型在召回率和ROC曲线方面的性能优于其他诊断方法,可以为银屑病数据分析、疾病预防提供技术支持。

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来源
《计算机时代》 |2022年第7期|1-6|共6页
作者
李文胜;
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作者单位

湖南电子科技职业学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
银屑病; 深度残差网络; 数据增强; 交叉熵; Adam算法; 召回率;

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