摘要：随着远程医疗技术的不断发展，基于图像信息的疾病诊断方法日益受到关注。本文提出了一种基于YOLO模型的带状疱疹疾病发展程度远程诊断判识方法。该方法将带状疱疹病情分为轻度、中度和重度三个等级，利用图像处理和分析算法对患者自行拍摄的皮肤或黏膜部位图像进行特征提取和分析，结合深度学习模型进行带状疱疹病情的自动识别和评估。实际应用中，通过患者自行拍摄带状疱疹病变图像，利用已嵌入的图像处理和深度学习程序，可实现对带状疱疹病变的自动检测和程度判断。本方法准确性较高，能够有效辅助医生进行远程诊断，为患者提供便捷的诊疗服务。

    关键词：带状疱疹；图像信息；远程诊断；判识方法；医学影像技术

    中图分类号：R752.1+2" " " " " " " " " " " " " " "文献标识码：A" " " " " " " " " " " " " " " nbsp; "DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2025.03.004

    文章编号：1006-1959(2025)03-0021-05

    Remote Diagnosis and Identification Method of Herpes Disease Based on Image Information

    WANG Weihua

    (Department of Dermatology， University Hospital of Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China)

    Abstract： With the continuous development of telemedicine technology ......