10、医疗与智能领域的前沿探索：结核检测、表情识别与模糊集应用

医疗与智能领域的前沿探索：结核检测、表情识别与模糊集应用

在当今科技飞速发展的时代，医疗和智能领域的创新成果不断涌现。本文将深入探讨三个重要的研究方向：基于改进VGG16 CNN架构的肺结核预测、面部表情识别系统以及中性双极模糊集的相似性度量与应用。

1. 改进VGG16 CNN架构用于肺结核预测

该深度学习模型旨在利用医学图像更准确地检测肺结核，相较于其他现有模型具有显著优势。它以VGG16为基础模型，使用了深圳和蒙哥马利两个数据集进行训练。

• 数据集表现

  • 在深圳数据集上，模型准确率达到0.91。
  • 在蒙哥马利数据集上，准确率为0.89。
  • AUC得分方面，深圳数据集为0.96，蒙哥马利数据集为1。

• 优势原因 ：该模型使用了dropout技术，能够过滤掉不必要的特征，从而提高了准确性。

• 未来改进方向

  • 可以将患者的过往医疗记录作为输入，进一步提升模型的准确性。
  • 通过物联网设备监测患者一段时间内的呼吸模式，并将其纳入模型，有望进一步改善检测效果。

以下是该模型的工作流程：

graph LR
    A[获取医学图像] --> B[使用VGG16模型