基于CfC 液态神经网络的皮肤病诊断系统
案例介绍
针对皮肤病变图像中病灶区域细小、类间差异弱、相似病种易混淆的问题，基于 EfficientNet-B3 引入残差通道-空间注意力以突出关键病灶区域，并结合 LNN/CfC 液态神经网络分类头增强动态特征建模与类别判别能力；模型参数量约 10.73M。
基于 LangChain 搭建症状分析、图像诊断、治疗建议多 Agent 协作流程，并结合 Chroma 向量数据库构建 RAG 医学知识检索模块，增强诊断问答的依据性与信息完整度。
完成 2,927 张测试样本评估，输出 Accuracy、AUC、Macro-F1、Weighted-F1、混淆矩阵与分类报告，取得 Accuracy 71.06%、AUC 94.87%、Macro-F1 67.98%、Weighted-F1 71.00%。
基于CfC 液态神经网络的皮肤病诊断系统
案例介绍
系统完成面向 23 类皮肤病变图像的智能诊断闭环，覆盖图像上传、预处理、模型分类推理、症状分析与图像诊断 Agent 协同、RAG 医学知识检索、问答生成和诊断结果返回。
针对皮肤病变图像中病灶区域细小、类间差异弱、相似病种易混淆的问题，基于 EfficientNet-B3 引入残差通道-空间注意力以突出关键病灶区域，并结合 LNN/CfC 液态神经网络分类头增强动态特征建模与类别判别能力；模型参数量约 10.73M。
基于 LangChain 搭建症状分析、图像诊断、治疗建议多 Agent 协作流程，并结合 Chroma 向量数据库构建 RAG 医学知识检索模块，增强诊断问答的依据性与信息完整度。
完成 2,927 张测试样本评估，输出 Accuracy、AUC、Macro-F1、Weighted-F1、混淆矩阵与分类报告，取得 Accuracy 71.06%、AUC 94.87%、Macro-F1 67.98%、Weighted-F1 71.00%。
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