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基于卷积神经网络的牙齿疾病识别系统

【摘要】 对于通过经验和肉眼观察的传统诊断方法，可能引发误诊和漏诊的情况。为了精确的诊断口腔疾病，设计了一种基于卷积神经网络的口腔牙齿疾病诊断系统。该系统利用基于STM32的图像显示平台采集口腔图像，并使用GoogLeNet网络模型对图像进行特征提取与识别。采用TensorFlow框架对模型进行训练，结果表明，相比于传统的全连接网络，所提出的系统具有较高识别率。

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