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基于残差注意力卷积神经网络的糖尿病无创检测研究
文献摘要：
目的:降低糖尿病大范围筛查的医疗成本,减轻血糖检测对患者心身的伤害,同时为高风险糖尿病人群提供一种无创、准确、高效、经济的糖尿病检测方法.方法:采用残差注意力卷积神经网络对糖尿病受试者面部图像进行有监督的机器学习,预测受试者未来糖尿病的发病风险;为评估该方法的应用效果,本实验招募了384例糖尿病受试者和137例血糖正常的健康志愿者,比较残差注意力网络与其他卷积神经网络的糖尿病无创检测性能.结果:采用56层残差注意力网络构建的糖尿病无创检测模型在实验中表现出的预测能力最强,准确率高达94.28％,特异性为92.94％,F1值达95.88％.结论:该预测模型检测方法耗时短、成本低且支持大范围筛查及远程诊疗,具有较强的糖尿病检测能力.
文献关键词：
糖尿病无创检测;卷积神经网络;AI辅助诊疗
中图分类号：
作者姓名：
张冰;孙蓓;李明珍;杨艳辉;郭立川;周冰;宋振强
作者机构：
300134 天津,天津医科大学朱宪彝纪念医院,天津市内分泌研究所,国家卫健委激素与发育重点实验室,天津市代谢性疾病重点实验室
文献出处：
引用格式：
[1]张冰;孙蓓;李明珍;杨艳辉;郭立川;周冰;宋振强-.基于残差注意力卷积神经网络的糖尿病无创检测研究)[J].中国数字医学,2022(06):87-92
A类：
糖尿病无创检测
B类：
低糖,医疗成本,血糖检测,心身,糖尿病人,面部图像,有监督,发病风险,招募,健康志愿者,残差注意力网络,检测性能,网络构建,检测模型,预测能力,模型检测,远程诊疗,检测能力,辅助诊疗
AB值：
0.211337
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