使用深度学习进行头发与头皮疾病检测
图像与视频处理
2024-03-14 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
近年来，医疗保健与技术的融合取得了显著进展，在医学图像分析领域尤为明显。本文介绍了一种皮肤病学领域的开创性方法，提出了一种利用最先进的深度学习技术检测头发与头皮疾病的稳健方法。我们的方法依赖于卷积神经网络 (CNNs)，后者因在图像识别方面的有效性而广为人知，用于对影响头发与头皮的各种皮肤病学状况的图像进行细致分析。我们提出的系统代表了皮肤病学诊断的重大进步，提供了一种用于早期检测和诊断的非侵入性且高效的手段。通过利用 CNNs 的能力，我们的模型具有彻底改变皮肤病学领域的潜力，可提供易于获取且及时的医疗保健解决方案。此外，我们将训练好的模型无缝集成到使用 Django 框架开发的基于 Web 的平台中，确保了广泛的可访问性和可用性，使高级医疗诊断大众化。将机器学习算法集成到 Web 应用程序中标志着医疗保健服务的关键时刻，有望赋能医疗服务提供者和患者。通过技术与医疗保健的协同，本文概述了我们系统严谨的方法论、技术细节以及广阔的未来前景。基于推进医疗保健前沿的坚定承诺，我们的目标是在利用技术改善全球医疗保健成果方面做出重大贡献。这一努力凸显了技术创新在塑造未来医疗保健服务和患者护理方面的深远影响，突显了我们方法的变革潜力。
引用
@article{arxiv.2403.07940,
title = {Hair and scalp disease detection using deep learning},
author = {Kavita Sultanpure and Bhairavi Shirsath and Bhakti Bhande and Harshada Sawai and Srushti Gawade and Suraj Samgir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07940},
year = {2024}
}