基于深度残差网络的银屑病分类诊断模型研究

摘要

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。结果基于K折交叉验证的实验结果表明,所提模型在召回率、F1值和ROC曲线方面的性能要优于其他诊断方法。结论ResNet-34模型可以实现银屑病的精准诊断,为银屑病数据分析、疾病智能诊治提供技术支持。