【翻译】：基于深度学习的皮肤白癜风图像诊断研究【文章】：H2：什么是皮肤白癜风？皮肤白癜风是一种常见的自身免疫性疾病，其特征为黑色素细胞损失导致皮肤的色素减退。病变部位的皮肤呈现为大小不一的白色块状、团块状或不规则形状，病变多位于面部、四肢和躯干等处。据统计，全球范围内患有这种疾病的人数在1000万人以上。虽然皮肤白癜风本身的症状并不会影响身体健康，但由于其外观的影响，往往会给患者带来心理和社交上的负担。H2：深度学习在皮肤白癜风图像诊断中的应用近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在医学图像诊断中的应用越来越受到关注。目前，许多研究者们已开始探索使用深度学习模型进行皮肤白癜风图像诊断的可行性。H2：深度学习模型在皮肤白癜风图像诊断中的表现研究表明，深度学习模型在皮肤白癜风图像诊断中的表现相当出色。一个代表性的研究是，一组研究者使用Inception v3模型对皮肤白癜风图像进行了分类诊断，结果显示其准确率高达95.12％。此外，研究还表明，由于深度学习模型能够利用复杂的模式和特征来识别皮肤白癜风病变，因此其在诊断精度上明显优于传统的图像诊断方法。H2：深度学习模型在皮肤白癜风图像诊断中的局限性尽管深度学习在皮肤白癜风图像诊断中的成果不容忽视，但该技术也存在一些局限性。其中主要的问题包括：模型在对少见类型的皮肤白癜风病变进行分类时表现欠佳；模型所需的大量训练数据可能需要大量人工标注，这会耗费大量时间和人力资源；模型的可解释性较低，难以在诊断结果出现错误时找到原因。H2：深度学习在皮肤白癜风图像诊断中的未来发展方向尽管深度学习技术在皮肤白癜风图像诊断中的表现出色，但目前仍存在许多问题需要解决。未来，需要进一步开展深度学习与传统图像诊断相结合的研究，探索如何利用深度学习技术提高皮肤白癜风图像诊断的准确性和可靠性。此外，还需要进一步研究如何降低深度学习模型对大量数据和人力资源的需求，以提高其在医疗实践中的应用效能。
正文
医学SCI论文翻译
