摘要

麻疹具有极强的传染性，是发展中国家疫苗可预防疾病导致发病和死亡的主要原因之一，每年造成超过10万名儿童死亡。由于长期实施有效的麻疹疫苗接种计划，美国已于2000年宣布消除麻疹。然而，随着数十年无病例报告，越来越多的美国医疗专业人员和公众从未见过该疾病。不幸的是，麻疹于2019年在美国再度暴发，确诊病例达1,282例。为辅助麻疹的临床诊断，我们收集了超过1300张涵盖多种皮肤状况的图像，并采用残差深度卷积神经网络（Residual Deep Convolutional Neural Network）模型，旨在区分麻疹皮疹与其他皮肤病变，为未来开发移动端诊断应用程序奠定基础。在所构建的图像数据集上，该模型的分类准确率达到95.2%，灵敏度为81.7%，特异性达97.1%。结果表明，该模型在辅助实现麻疹的精准识别方面具有良好的有效性，有助于及时发现病例，从而有效控制麻疹疫情的扩散。