17 天前
麻疹皮疹识别:基于残差深度卷积神经网络的方法
Kimberly Glock, Charlie Napier, Andre Louie, Todd Gary, Joseph Gigante, William Schaffner, Qingguo Wang

摘要
麻疹具有极强的传染性,是发展中国家疫苗可预防疾病导致发病和死亡的主要原因之一,每年造成超过10万名儿童死亡。由于长期实施有效的麻疹疫苗接种计划,美国已于2000年宣布消除麻疹。然而,随着数十年无病例报告,越来越多的美国医疗专业人员和公众从未见过该疾病。不幸的是,麻疹于2019年在美国再度暴发,确诊病例达1,282例。为辅助麻疹的临床诊断,我们收集了超过1300张涵盖多种皮肤状况的图像,并采用残差深度卷积神经网络(Residual Deep Convolutional Neural Network)模型,旨在区分麻疹皮疹与其他皮肤病变,为未来开发移动端诊断应用程序奠定基础。在所构建的图像数据集上,该模型的分类准确率达到95.2%,灵敏度为81.7%,特异性达97.1%。结果表明,该模型在辅助实现麻疹的精准识别方面具有良好的有效性,有助于及时发现病例,从而有效控制麻疹疫情的扩散。