基于深度学习的声带疾病诊断识别方法比较研究

在医学图像诊断领域,计算机辅助诊断技术已提升了图像诊断的准确性,但针对声带疾病的喉镜图像深度学习模型仍相对稀缺,这在一定程度上限制了声带疾病识别领域的发展。文章采用经典的VGG-Net算法和一种引入注意力机制的算法来对喉镜图像进行分类。通过比较这两种算法在准确率、召回率/灵敏率和特异率方面的表现,评估它们在医学图像分类性能上的优劣。实验结果表明,引入注意力机制的SA、SE-Net、CBAM和ECA-Net算法在性能上明显优于VGG-Net算法。结合深度学习和注意力机制可显著提升声带疾病喉镜图像诊断的准确性和效率,这对未来医疗行业的健康发展有着极其重要的意义。