本研究旨在使用深度學習技術製作青春痘的檢測系統，系統中包含了青春痘檢測、油性偵測、專家回覆系統與趨勢分析等四大子系統。在系統開發後，接著做使用者實用性分析，本團隊與皮膚科醫師合作，藉以評估青春痘檢測系統的模型準確率。在第一次評估混淆矩陣中得到57%的準確率，而後又再重新取樣，得到75%的準確率。在油性偵測部分，使用吸油面紙後得知其吸油面積的油性佔比。專家回覆系統是以Mistral 7B語言模型製作而成，幫助使用者了解青春痘的相關資訊；最後依醫生建議的皮膚修復週期為期三個月，過程中進行4次的評估。本系統會向使用者呈現最近4次的趨勢圖讓使用者與醫師均能了解皮膚的修復狀況，因此本系統為一套完整且操作簡便的自我檢測系統。
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