使用GANomaly网络的面瘫识别应用研究

作者：王齐; 陈功; 胡文昕; 胡嘉

来源：软件工程, 2022, 25(03): 29-33.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.003.007

• 深度学习
• 面瘫识别
• 异常检测
• GANomaly

周围型面瘫作为一种多为急性发作的临床常见病,治疗上需要准确掌握患者发病状态,以便判断治疗的最佳时机。现有的面瘫治疗方法多依赖于医生对患者临床症状的直观判断,而本文通过研究当前基于深度学习的异常检测方法,并将异常检测生成对抗网络(GANomaly)作用于面瘫图像上,实现正常人脸和面瘫人脸的识别分类,为医生诊断提供辅助工具,可有效提高诊断效率,弥补现有方法的不足。训练后的GANomaly网络可有效分辨出面瘫图像的异常。实验结果表明,基于深度学习的GANomaly网络可有效实现面瘫的诊断识别。

• 单位
  南京中医药大学; 江苏省中医院