【摘 要】
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目的 利用深度卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN)架构训练皮肤疾病分类诊断系统,并验证该系统在黑色素瘤-黑色素痣二分类任务中的准确度.方法 基于数据
【机 构】
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201411 上海市 上海市奉贤区奉城医院整形外科;570001 海南省海口市 海南省妇女儿童医学中心整修美容外科;200011 上海市 上海交通大学医学院附属第九人民医院整复外科;201112 上海
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目的 利用深度卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN)架构训练皮肤疾病分类诊断系统,并验证该系统在黑色素瘤-黑色素痣二分类任务中的准确度.方法 基于数据库中14239张带有诊断标签的皮肤镜图像样本构建残差神经网络(ResNet DCNN),并在黑色素瘤-黑色素痣鉴别中与21名皮肤科医生(9名专家级,12名普通医生)的诊断结果进行对照,验证其诊断效率.结果 实验组灵敏度为87.23％,特异度为80.43％,AUC为0.9129;对照组灵敏度为80.45％±17.78％,特异度为70.91％±11.66％.DCNN分类系统诊断灵敏度、特异度均高于21名医生的平均表现.结论 初步验证了DCNN系统在皮肤疾病分类中的有效性及其作为临床辅助诊断工具的可行性.
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