一种用于创伤的视觉识别检测系统及其检测方法技术方案

本发明专利技术涉及视觉检测的技术领域，公开了一种用于创伤的视觉识别检测系统及其检测方法，该系统包括图像获取模块、图像预处理模块、视觉神经网络模块、创伤分析模块、数据存储管理模块、结果显示模块；本发明专利技术能够进行自动化创伤检测，减少了主观判断的误差，提高创伤识别和测量的效率和准确性，在辅助医疗决策方面发挥了积极作用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视觉检测的，具体涉及一种用于创伤的视觉识别检测系统及其检测方法。

技术介绍

1、一些创伤，如深度烧伤、严重的皮肤割裂伤、骨折和感染等，可能导致伤口难以愈合，并发展为慢性伤口。现有的伤口测量、评估方式多数为肉眼评估的方式，手动观察，肉眼评估也是最基本的测量评估方式。这种方式的缺点在于较为依赖临床医生和医护人员的经验和主观判断，因为其治疗周期长，医生每次诊断都需要对伤口重新进行判断，而每一次对伤口现状的判断也不一定相同，这样会导致治疗效率低下，数据失去可靠性，且对于经验较少的医护人员可能会对伤口的判断存在偏差，导致数据不太可靠，也会影响此后治疗的进度，给医护人员带来巨大的工作量。其次，在评估伤口的过程中，医护人员难以避免地可能会接触到伤口，有的伤口需要极其干净地恢复环境，这也会对治疗造成困扰。因此，训练一个能够对慢性伤口进行多分类的模型具有非常重要的意义。传统方法进行创伤识别测量的步骤繁琐，准确率低。基于深度学习的创伤识别需要依赖于大型数据集才能真正发挥深度神经网络能力，然而关于伤口图像分割识别的大型数据集几乎没有，而制作大型伤口图像分割数据集需本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：包括图像获取模块、图像预处理模块、视觉神经网络模块、创伤分析模块、数据存储管理模块、结果显示模块；其中：

2.如权利要求1所述的一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：所述预处理包括调整大小、降噪、归一化；其中，调整大小的方法为填充和裁剪；降噪的方法为双边滤波；归一化的方法为Min-Max归一化。

3.如权利要求2所述的一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：所述视觉神经网络模块包括创伤区域分割单元、创伤图像裁剪单元、创伤状态识别单元；其中，创伤区域分割单元用于从创伤图像中识别并分割出创伤区域；创伤图像裁剪单...

【技术特征摘要】

1.一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：包括图像获取模块、图像预处理模块、视觉神经网络模块、创伤分析模块、数据存储管理模块、结果显示模块；其中：

2.如权利要求1所述的一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：所述预处理包括调整大小、降噪、归一化；其中，调整大小的方法为填充和裁剪；降噪的方法为双边滤波；归一化的方法为min-max归一化。

3.如权利要求2所述的一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：所述视觉神经网络模块包括创伤区域分割单元、创伤图像裁剪单元、创伤状态识别单元；其中，创伤区域分割单元用于从创伤图像中识别并分割出创伤区域；创伤图像裁剪单元用于裁剪区域分割后的创伤图像；创伤状态识别单元基于裁剪后的创伤图像识别创伤状态。

4.如权利要求3所述的一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：所述创伤区域分割单元采用改进的resnet-50模型，包括以下结构：

5.如权利要求4所述的一种用于创伤的视觉识别检测系统，其特征在于：所述转置卷积层共有5层，每层转置卷积层进行转置卷积的方法均如下：首先对特征图的像素矩阵进行插值，在任意相邻的两个像素点之间插入一个像素值为0的像素点，然后进行填充，在差值后的像素矩阵的上方和下方添加像素值全为0的行，在左侧和右侧添加像素值全为0的列；最后对插值和填充后的特征图进行卷积；最后一个转置卷积层的输出是大小为224*224的特征图。...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晔，
申请(专利权)人：常州漫舒医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：