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融合生成对抗网络等的皮肤病诊断技术

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:6.40 MB | 2021-06-09

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　　不同皮肤病间发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡现象，对使用机器学习方法构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。提出一种融合生成对抗网络（ generative adversarial networks，GAN）和朴素贝叶斯的皮肤病二分类诊断方法：在皮肤病数据集上训练朴素贝叶斯二分类器作为诊断器，创新性地使用GAN为前者生成补充训练样本，使其训练集正负类样本达到平衡。针对皮肤病诊断多分类问题，提出一种融合生成对抗网络和朴素贝叶斯的多分类诊断方法：使用GAN和朴素贝叶斯训练皮肤病单病种二分类器，并结合了词频逆文档频率算法（ term frequency- inverse document frequency，TF-IDF），将多个二分类器组合成一个多分类器作为诊断器。与六种诊断方法进行了对比实验，提岀的两种皮肤病诊断方法准确率和召回率均有提升。

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