【摘 要】
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目的:建立人工智能舌象诊断系统.方法:收集5600例舌象图片,分别筛取各2000例白苔和黄苔图像,应用AI对图像进行深度学习.余1600例舌象图片分成100例、500例和1000例3测试组,让
【机 构】
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湄洲湾职业技术学院医学院 福建 莆田 351254;福州大学物理与信息工程学院 福建 福州 350108;福建医科大学附属第一医院消化科 福建 福州 350005
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目的:建立人工智能舌象诊断系统.方法:收集5600例舌象图片,分别筛取各2000例白苔和黄苔图像,应用AI对图像进行深度学习.余1600例舌象图片分成100例、500例和1000例3测试组,让AI、高年资医师、低年资医师对3组舌象数据进行分类识别.结果:AI在各例舌诊苔色的诊断时间分别为(0.27±0.02)s、(0.27±0.04)s、(0.27±0.01)s,诊断准确率分别为91.05％、91.68％、90.13％.结论:AI的诊断用时及准确率稳定,均高于高年资医师、低年资医师的平均水平.应用AI协助舌象诊断,可以提高医师的诊断效率,减轻医师在舌象诊断中的工作强度.
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