1 论文标题：基于Swin Transformer的皮肤病诊断研究

2 作者信息：申雨婧, 张仲荣*：兰州交通大学数理学院，甘肃 兰州；宋平安：兰州石化总医院胸外科，甘肃 兰州

3 出处和链接：申雨婧, 张仲荣, 宋平安. 基于Swin Transformer的皮肤病诊断研究[J]. 应用数学进展, 2025, 14(2): 34-39. https://doi.org/10.12677/aam.2025.142049

4 摘要：皮肤病是世界范围内最常见的疾病之一。准确、及时、有效的皮肤病图像分类研究对皮肤病诊断具有重要意义，高精度分类算法研究是该领域的热点和难点。近年来，深度学习算法在皮肤病诊断领域展现出了巨大的发展潜力，具有广阔的应用前景。文章采用基于Transformer模型改进的Swin Transformer模型，构建了基于Swin Transformer的皮肤病诊断模型，并将该模型在HAM10000数据集上进行实验验证。研究证明，该模型显著提高了皮肤病诊断的准确性，有望推动皮肤病诊断领域朝着更加高效、精准的方向迈进，为皮肤病诊断领域的临床实践提供了更有力的实验支撑。