目的：基于卷积神经网络技术对人体穴位进行识别研究。方法：针对人体穴位识别问题构建FasterRCNN模型，并基于该模型构建实用的微信小程序。结果：综合使用Early Stopping策略和Dropout技术可以有效地避免过拟合。在模型训练过程中，通过设置一个最大迭代次数和一个最小性能提升阈值来触发Early Stopping策略，以提前停止训练。同时，可以在神经网络的各个层中应用Dropout技术，以降低模型的复杂度并增强模型的泛化能力。经过不断的调参训练，穴位模型的测试集map最终达到了92%左右，经过30次的迭代损失函数也达到了收敛该模型充分发挥了卷积神经网络的优势，既保证了识别的准确性，又实现了实时性，经过实验验证具有较高的准确性和稳定性。结论：基于卷积神经网络技术构建的微信小程序，用户可以随时随地获取穴位信息，了解穴位知识，为民众提供便捷的健康服务。
中医药信息
语种：中文 出版周期：双月刊
P-ISSN：1002-2406
CN：23-1194/R
主管单位：黑龙江省教育厅主办单位：黑龙江中医药大学；中华中医药学会
《中医药信息》由黑龙江中医药大学和中华中医药学会共同主办，是全国创刊最早，影响较大的中医药学术信息综合性刊物之一，为国际连续出版物。本刊着重反映全国中医药、中西医结合研究进展、动态和成就，及时交流国内外中医药学术信息。刊登继承有新意，发挥有深度，创新有依据的中医药、中西医结合学术论文，反映各学科临床研究进展及科研成果的综合性文章及探讨中医药发展方向的文章。辟有：学术探讨、理论研究进展、临床研究进展、中（方）药研究进展、针灸研究进展、临床报道、名医经验、临证体会、中西医结合、制剂研究、实验研究、学术争鸣、信息工程等栏目。
