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使用GANomaly网络的面瘫识别应用研究
文献摘要：
周围型面瘫作为一种多为急性发作的临床常见病,治疗上需要准确掌握患者发病状态,以便判断治疗的最佳时机.现有的面瘫治疗方法多依赖于医生对患者临床症状的直观判断,而本文通过研究当前基于深度学习的异常检测方法,并将异常检测生成对抗网络(GANomaly)作用于面瘫图像上,实现正常人脸和面瘫人脸的识别分类,为医生诊断提供辅助工具,可有效提高诊断效率,弥补现有方法的不足.训练后的GANomaly网络可有效分辨出面瘫图像的异常.实验结果表明,基于深度学习的GANomaly网络可有效实现面瘫的诊断识别.
文献关键词：
深度学习;面瘫识别;异常检测;GANomaly
中图分类号：
作者姓名：
王齐;陈功;胡文昕;胡嘉
作者机构：
南京中医药大学人工智能与信息技术学院,江苏 南京 210046;江苏省中医院,江苏 南京 210029
文献出处：
引用格式：
[1]王齐;陈功;胡文昕;胡嘉-.使用GANomaly网络的面瘫识别应用研究)[J].软件工程,2022(03):29-33
A类：
面瘫识别
B类：
GANomaly,周围型,型面,急性发作,常见病,病状,最佳时机,直观判断,异常检测方法,生成对抗网络,正常人,人脸,识别分类,辅助工具,诊断效率,辨出,出面,诊断识别
AB值：
0.287459
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