【摘 要】
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目的提出一种基于深度残差网络的银屑病分类诊断模型,该模型采用深度学习技术来对银屑病进行分类诊断,有助于减轻医生负担、简化诊疗流程、提高诊断质量。方法首先采用数据增
【机 构】
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湖南中医药大学信息科学与工程学院,中南大学湘雅三医院,湖南省医学信息研究重点实验室（中南大学）,湖南信息职业技术学院软件学院
【基金项目】
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We thank for the funding support from the Key Research and Development Plan of China(No.2017YFC1703306),Youth Project of Natural Science Foundation of Hunan Province(No.2019JJ50453),Project of Hunan H
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目的提出一种基于深度残差网络的银屑病分类诊断模型,该模型采用深度学习技术来对银屑病进行分类诊断,有助于减轻医生负担、简化诊疗流程、提高诊断质量。方法首先采用数据增强、银屑病图片大小调整和TFRecord编码等技术对银屑病数据进行预处理后作为模型的输入,然后设计了一个34层的深度残差网络(ResNet-34)来提取银屑病的特征。最后,利用Adam算法作为优化器来对ResNet-34进行训练,并采用交叉熵作为ResNet-34的损失函数来衡量模型的准确性,从而得到一个优化的ResNet-34模型用于银屑病诊断
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