【摘 要】
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寻常型银屑病是一种常见的慢性皮肤病,由于病程长,需要进行长期的疾病管理。为了给寻常型银屑病在基层的诊治提供切实可行、低成本的方案,本研究将是否进行皮损分割作为条件,
【机 构】
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北京中医药大学,首都医科大学附属北京中医医院,医渡云（北京）技术有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1705302),全国中医学术流派传承工作室建设项目(LPGZS2012-03),北京中医药科技发展资金项目(JJ2018-55)
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寻常型银屑病是一种常见的慢性皮肤病,由于病程长,需要进行长期的疾病管理。为了给寻常型银屑病在基层的诊治提供切实可行、低成本的方案,本研究将是否进行皮损分割作为条件,利用来自北京中医医院皮肤科的830例患者共计13409张皮损病历照片,训练了两个深度学习模型,探讨不使用皮损分割进行智能诊断的可行性。测试结果表明,使用已进行皮损分割数据建立的模型,准确率为87.812%,AUC值0.94;进行全图识别的模型,准确率为84.098%,AUC值0.91,不进行皮损分割对寻常型银屑病进行识别,能够取得良好的效果,同
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