基于卷积神经网络的牙齿疾病识别系统

作者:**峰; 陈超波; 马天力; 李长红
来源:国外电子测量技术, 2019, 38(06): 93-97.
DOI:10.19652/j.cnki.femt.1801363

摘要

对于通过经验和肉眼观察的传统诊断方法,可能引发误诊和漏诊的情况。为了精确的诊断口腔疾病,设计了一种基于卷积神经网络的口腔牙齿疾病诊断系统。该系统利用基于STM32的图像显示平台采集口腔图像,并使用GoogLeNet网络模型对图像进行特征提取与识别。采用TensorFlow框架对模型进行训练,结果表明,相比于传统的全连接网络,所提出的系统具有较高识别率。