基于深度学习的皮炎辅助诊断系统

基于深度学习的皮炎辅助诊断系统摘要皮炎是常见的炎症性皮肤病，其临床诊断高度依赖皮肤科医生的经验和专业知识，存在主观性强、效率低下的问题。本文提出了一套基于深度学习的皮炎辅助诊断系统，利用卷积神经网络（CNN）实现对皮炎图像的自动分类与识别。系统采用迁移学习策略，以ImageNet预训练的ResNet50和EfficientNet-B0为骨干网络，针对皮炎图像特点进行微调；引入卷积块注意力模块（CBAM）增强模型对病灶区域的特征关注能力；设计集成学习策略，融合多个模型的预测结果以提高诊断稳定性。系统前端基于Flask构建Web应用，支持用户上传皮肤图像并实时返回诊断结果。在公开皮肤镜数据集上的实验表明，本文模型在皮炎多分类任务中达到96%以上的分类准确率，并具有良好的泛化能力。本文详细阐述了系统架构、模型设计、训练流程和Web部署方法，提供了完整的PyTorch实现代码。关键词：皮炎诊断；深度学习；迁移学习；注意力机制；集成学习；Web部署1 引言1.1 研究背景与意义皮肤是人体最大的器官，也是抵御外界环境的第一道屏障。皮炎是一类常见的炎症性皮肤病，包括特应性皮炎、脂溢性皮炎、接触性皮炎等多种亚型，其临床表现复杂多样，容易与其他皮肤病如银屑病、玫瑰痤疮等混淆，给临床诊断带来了巨大挑战[reference:0]。据统计，皮肤及皮下组织疾病在全球范围内影响着近19亿人口，是非致命性疾病负担的第四大原因[reference:1]。准确及时的诊断对于皮炎的有效治疗和改善患者预后至关重要[ref