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要基于UNet開發一個自動疾病診斷系統，可以按照以下步驟進行：
收集和準備數據集：收集包含疾病圖片和對應標簽的數據集，確保數據集的質量和多樣性。對數據集進行預處理，如圖像增強、標準化等。
構建UNet模型：使用PyTorch或TensorFlow等深度學習框架構建UNet模型，該模型通常包括編碼器和解碼器部分。編碼器用于提取圖像的高級特征，解碼器用于將這些特征映射回原始圖像的像素級別。
劃分訓練集和測試集：將數據集劃分為訓練集和測試集，一般采用80%的數據作為訓練集，20%的數據作為測試集。
訓練模型：使用訓練集對UNet模型進行訓練，調整模型參數以提高準確性和泛化能力。可以使用交叉驗證等技術來評估模型的性能。
模型評估和優化：使用測試集對訓練好的模型進行評估，評估指標可以包括準確率、召回率、F1值等。根據評估結果對模型進行優化和調整。
部署系統：將訓練好的UNet模型部署到實際應用環境中，可以使用Web應用或移動應用等形式進行展示和應用。
持續優化：對系統進行監控和優化，不斷收集反饋數據并調整模型，以提高系統的準確性和穩定性。
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