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基于卷积神经网络建立中药材自动识别的人工智能模型及应用程序
被引量：
1
1
作者
王甘红
张子豪
+3 位作者
奚美娟
夏开建
周燕婷
陈健
《中国全科医学》
北大核心
2025年第9期1128-1136,共9页
背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行...
背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行深度学习模型的训练、验证和测试,共包含163种中药材。通过准确率、灵敏度、特异度、精确率、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、F1分数等指标来衡量CNN模型的性能。在模型训练完成后,基于PyQt5技术开发了一款应用程序,供临床便携使用。结果本研究共纳入了276767张图像,开发了EfficientNetB0、ResNet50、MobileNetV3、VGG19和ResNet185种模型,通过性能比较,EfficientNet_B0模型在验证集上取得了最高的准确率(99.0%)和AUC(0.9942),被选为最佳模型。在测试集上,最佳模型对所有中药类别识别的准确率为99.0%、灵敏度为99.0%、特异度为100.0%、AUC为1.0,展现出良好的性能。结论基于卷积神经网络开发的深度学习模型能够快速准确地识别163种中药材,借助其高灵敏度的识别能力,为医师对中药材的鉴别提供有力辅助。
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关键词
中药材
模式识别
自动
中药药材学
应用程序
人工智能
PyQt5
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于卷积神经网络建立中药材自动识别的人工智能模型及应用程序
被引量：
1
1
作者
王甘红
张子豪
奚美娟
夏开建
周燕婷
陈健
机构
江苏省常熟市中医院(常熟市新区医院)消化内科
上海豪兄教育科技有限公司
江苏省常熟市医学人工智能与大数据重点实验室
江苏省常熟市第一人民医院消化内科
出处
《中国全科医学》
北大核心
2025年第9期1128-1136,共9页
基金
常熟市医学人工智能与大数据重点实验室能力提升项目(CYZ202301)
常熟市医药卫生科技计划项目(CSWS202316)
+2 种基金
常熟市科技发展计划项目(CS202019)
江苏省333高层次人才培养工程(SZFCXK202147)
苏州市应用基础研究科技创新项目(SYWD2024059)。
文摘
背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行深度学习模型的训练、验证和测试,共包含163种中药材。通过准确率、灵敏度、特异度、精确率、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、F1分数等指标来衡量CNN模型的性能。在模型训练完成后,基于PyQt5技术开发了一款应用程序,供临床便携使用。结果本研究共纳入了276767张图像,开发了EfficientNetB0、ResNet50、MobileNetV3、VGG19和ResNet185种模型,通过性能比较,EfficientNet_B0模型在验证集上取得了最高的准确率(99.0%)和AUC(0.9942),被选为最佳模型。在测试集上,最佳模型对所有中药类别识别的准确率为99.0%、灵敏度为99.0%、特异度为100.0%、AUC为1.0,展现出良好的性能。结论基于卷积神经网络开发的深度学习模型能够快速准确地识别163种中药材,借助其高灵敏度的识别能力,为医师对中药材的鉴别提供有力辅助。
关键词
中药材
模式识别
自动
中药药材学
应用程序
人工智能
PyQt5
卷积神经网络
Keywords
Traditional Chinese medicine herbals
Pattern recognition,automated
Materia Medica Science(TCD)
Application
Artificial intelligence
PyQt5
Convolutional neural networks
分类号
R282 [医药卫生—中药学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络建立中药材自动识别的人工智能模型及应用程序
王甘红
张子豪
奚美娟
夏开建
周燕婷
陈健
《中国全科医学》
北大核心
2025
1
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