与其他疾病相比,皮肤病对死亡率的影响较小,但对生活质量的影响较大,因为它涉及疼痛、刺痛和瘙痒等症状。牛皮癣是一种常见的皮肤病,是一种复发性、慢性和免疫介导的炎症性疾病。据估计,全世界约有 1.25 亿人感染了各种类型的皮肤感染。当患者仅在未进行准确和精确检查的情况下预测自己患有的皮肤病类型时,就会出现挑战。这是因为作为人类,他们只能用肉眼观察和查看皮肤表面的疾病,而这存在一些局限性,例如,人类视觉在图像信息收集方面缺乏准确性、可重复性和量化性。由于斑块和点滴状是人们最常见的牛皮癣皮肤病,本文提出了使用卷积神经网络对牛皮癣皮肤病分类的评估。共使用了 187 张图像,其中包括 82 张斑块性银屑病图像和 105 张点滴状银屑病图像,这些图像均来自银屑病图像库、国际银屑病理事会 (IPC) 和 DermNet NZ。卷积神经网络 (CNN) 用于提取特征和分析银屑病皮肤病的分类。本文展示了 CNN 的良好应用前景,对斑块性银屑病和点滴状银屑病的准确率分别为 82.9% 和 72.4%。
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