一种基于深度学习的银屑病智能诊断方法

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。