【摘要】介绍了一种基于深度学习的移动端胆石病智能诊断系统，该系统可以在离线状态下部署在搭载安卓系统的移动设备上，实现胆石病的本地医疗图像识别。系统运用了直方图均衡化对图像进行预处理，利用轻量级卷积神经网络提取病灶特征，并通过联合编译Python和Java代码来实现模型在移动端的应用。实验结果显示，该系统在保持94.8%的高识别准确率的同时，能够快速完成胆石病的识别。
【深度学习】深度学习是现代人工智能的重要组成部分，尤其在图像识别、语义分割、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著成果。它通过构建深层神经网络模型，模拟人脑的学习过程，自动学习特征表示，从而实现复杂任务的自动化处理。在本文中，深度学习被用于胆石病的识别，提高了诊断效率和准确性。
【移动端智能诊断系统】随着高性能计算芯片技术的发展，移动端设备具备了多核并行计算能力，能够实现实时图片处理。轻量化卷积神经网络（如MobileNet、ShuffleNet等）和移动端神经网络模型加速框架（如TensorFlow Lite、ONNX Runtime等）的出现，使得深度学习模型能够在资源有限的移动设备上高效运行。文中提出的胆石病诊断系统就是这种技术的实例，它可以在移动设备上本地运行，无需依赖云端服务器。
【图像预处理】图像预处理是深度学习模型训练和应用中的关键步骤，可以改善图像质量，增强特征对比度。文章中采用直方图均衡化方法，通过对图像的亮度分布进行调整，增强了图像的局部对比度，有利于后续的病灶特征提取。
【卷积神经网络（CNN）】CNN是深度学习中处理图像任务的主要工具，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动学习图像的特征。在胆石病智能诊断系统中，CNN被用来提取病灶的特征，帮助识别胆石病。
【模型部署】文章提到通过联合编译Python和Java代码，实现了深度学习模型在Android平台上的应用。这通常涉及到模型的转换（如从Keras或PyTorch模型转为移动端支持的格式），以及利用Java API进行模型的集成和调用。
【实验结果】系统在医院收集的胆石病医疗图像验证集上进行了测试，识别准确率达到94.8%，证明了其在实际应用场景中的可行性和有效性。
【智慧医疗】智慧医疗是利用信息技术，特别是人工智能技术，改进医疗服务的过程。本文的胆石病智能诊断系统就是智慧医疗的一个实例，它能够提高医疗诊断的准确性和效率，减轻医生的工作负担，提升患者的诊疗体验。
基于深度学习的移动端胆石病智能诊断系统利用了当前最先进的技术，包括深度学习模型、轻量级CNN和移动端优化框架，实现了在移动设备上的本地化智能诊断，为胆石病的快速、准确诊断提供了新的可能，进一步推动了智慧医疗的发展。
