【摘 要】
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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
【机 构】
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广西科技大学电气电子与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61963006）； 广西卫生健康委员会科研计划项目（Z20191049,Z20200600）； 广西医学高层次骨干人才“139”计划（桂卫科教发[2018]22号）； 柳州市科技计划项目（2021CBC0129）资助；
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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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