摘要

瘢痕是皮肤伤口处真皮组织异常增生的疾病,其病理情况主要体现在色泽和血管分布程度,准确、客观的瘢痕评估对其诊治具有关键作用。针对传统评估方式具有主观性较大以及效率低下等问题,研究了一种基于卷积神经网络的瘢痕色泽和血管分布评估算法。首先,收集大量各类型的瘢痕图像制作数据集;其次,分析了GoogLeNet网络模型的结构和优势,并结合瘢痕图像的特点对原模型做出改进优化;最后提出了基于改进网络的双模型评估算法。实验结果表明:改进网络模型较传统GoogLeNet模型参数量减少了65%,但其瘢痕评估性能依然优于后者,也优于AlexNet和ResNet等经典深度学习网络;同时,基于改进网络设计的双模型评估算法进一步提升了识别性能,缩小了误判范围,提高了评估准确性。本文方法可以为瘢痕辅助诊断系统的应用提供新的技术参考。

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