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摘 要：周围型面瘫作为一种多为急性发作的临床常见病，治疗上需要准确掌握患者发病状态，以便判断治疗的最佳时机。现有的面瘫治疗方法多依赖于医生对患者临床症状的直观判断，而本文通过研究当前基于深度学习的异常检测方法，并将异常检测生成对抗网络（GANomaly）作用于面瘫图像上，实现正常人脸和面瘫人脸的识别分类，为医生诊断提供辅助工具，可有效提高诊断效率，弥补现有方法的不足。（剩余10351字）
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使用GANomaly网络的面瘫识别应用研究
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