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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: 2025年; 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。; 王甘红张子豪奚美娟夏开建周燕婷陈健; 关键词：中药材模式识别中药药材学人工智能

中药材加工学: 新世纪全国高等中医药院校创新教材供中草药栽培与鉴定专业用:本书论述了中药材加工的基本理论、知识和基本技能；列举了各类有代表性的近120种中药材，阐述了其来源、产地、采收、产地加工、主要商品规格、包装与贮藏、质量要求。; 龙全江主编; 关键词：中药加工

中药材鉴定学: 中草药栽培与鉴定专业系列教材新世纪全国高等中医药院校创新教材供中草药栽培与鉴定专业用:本书介绍了重点药材的来源、植物形态、产地、采收加工、性状鉴别、显微鉴别等内容。; 李成义主编; 关键词：中药鉴定学

中药材加工学: 面向21世纪课程教材:本书分三篇。书中分别论述了中药材加工炮制学研究的对象、任务、内容、方法和中药材加工炮制学的起源与沿革；中药炮制学的理论基础和中药材加工炮制的基本方法等内容。; 李向高主编; 关键词：中药加工

中药材市场的困境与出路被引量：1: 1996年; 自1984年夏秋全国药材市场开放以来,国家、集体、个人一起进入药材市场经营,百业营药,'八仙过海',药价大起大落,药材生产大上大下,药市行情扑朔迷离,呈现了暴涨、暴跌、再暴涨、再暴跌的恶性循环,生产和经营一再陷入困境。1 药价失控,违背价值规律1984年至今。; 周东江吴永贵肖定辉; 关键词：中药管理中药药材学

中药新药研制中有关原药材质量标准的几个问题: 1995年; 对中药新药研制中有关原药材的标准、名称、品种、炮制品及质量等应注意问题做了论述。; 田恒康; 关键词：中药新药原药材中药药材学

数量化理论Ⅲ在中药药材鉴定上的应用: 1995年; 应用数量化理论Ⅲ的原理和方法，借助ＨＰＬＣ技术，依据１２种已知芍药特征性成分的ＨＰＬＣ谱图对６种未知商品芍药药材及１个未知芍药种进行数量鉴定，其结果与经典方法鉴定的结果基本相符。; 韩可勤丛晓东金昌东; 关键词：芍药中药药材学中药鉴定

应用现代科学手段整理研究传统中药: 1995年; 中药学是祖国医学宝库中的一个重要组成部分,是中国人民长期医疗实践的经验总结和智慧结晶。几千年来,对中华民族的生存繁衍作出了巨大贡献。在现代医学高度发展的今天,中药仍然是中国人民防治疾病不可缺少的物质手段。中国的医疗卫生工作的特色是,既重视现代医学技术的发展和应用。; 王佩; 关键词：中药学中药药材学中药炮制学

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