【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体涉及一种基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法。
技术介绍
1、利用智能化图像识别技术来对压力性损伤进行分期识别的方法通过对压力性损伤图像进行处理和分析，提取出有效的特征信息，然后利用机器学习算法或深度学习模型进行分类和识别。这种方法可以帮助医生快速准确地判断压力性损伤的严重程度，并采取相应的治疗措施。
2、然而，在实际应用中，该方法面临着如何从压力性损伤图像中提取有效特征的问题。由于压力性损伤图像具有复杂多变的特点，传统的特征提取方法可能无法充分表达其内在信息。因此，需要寻找更加高效、准确的特征提取算法或者使用深度学习模型来自动学习和提取图像中隐藏的有意义信息。同时，还需要考虑如何选择合适的特征表示方式以及如何解决数据集不平衡等问题，以进一步优化该方法在实际应用中的效果和可靠性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。
2、本专利技术的一种基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，包括以下步骤：
3、获取患者压力性损伤区域的图像；
4、对所述图像进行预处理，包括去噪、增强和调整对比度；
5、利用深度学习算法对预处理后的图像进行特征提取，并生成相应的特征向量；
6、建立训练集和测试集，并将所述特征向量输入至分类器中进行训练和优化；
7、根据经过训练优化后的分类器，对新获
8、根据所述自动分期识别结果，判断压力性损伤所属的阶段；
9、其中所述特征向量的亮度特征是根据压力性损伤区域中像素点的灰度值计算得出，并且该亮度特征能够反映不同阶段压力性损伤区域的明暗变化情况；
10、其中所述特征向量的纹理特征是通过局部二值模式(lbp)算法计算得出，并且该纹理特征能够描述压力性损伤区域中不同纹理结构的分布情况；
11、其中所述特征向量的边缘特征是基于canny边缘检测算法提取得到，并且该边缘特征能够准确描绘压力性损伤区域的边界形状。
12、优选的，所述的预处理步骤包括使用高斯滤波器对图像进行去噪，使用直方图均衡化技术增强图像对比度，并根据压力性损伤区域的位置信息调整图像的大小和旋转角度。
13、优选的，所述的深度学习算法是基于卷积神经网络(cnn)实现的，并且该深度学习算法用于提取压力性损伤区域中不同形状和颜色特征。
14、优选的，所述的特征向量包括压力性损伤区域中各个像素点的亮度、纹理、边缘等特征，并且该特征向量用于描述压力性损伤区域在空间上的分布情况。
15、优选的，所述训练集和测试集包括多个已知分期阶段的压力性损伤图像，并且这些图像具有不同位置、形状和排布等特征。
16、优选的，所述自动分期识别是基于支持向量机(svm)算法实现的，并且该算法能够根据压力性损伤图像的特征向量进行准确的分期判断。
17、优选的，所述自动分期识别结果包括压力性损伤所属阶段的具体描述和相应的数字编码，并且该结果可以用于医疗记录、治疗方案制定等应用中。
18、优选的，所述高斯滤波器是使用3x3或5x5大小的卷积核对图像进行滤波处理，并且通过调整卷积核参数可以适应不同尺寸和形状的压力性损伤区域。
19、优选的，所述直方图均衡化技术是通过将图像灰度级重新映射到更广泛范围内来增强图像对比度，并且该技术能够有效突出压力性损伤区域中细微变化。
20、优选的，所述卷积神经网络(cnn)包括多个卷积层、池化层和全连接层，并且通过反向传播算法进行训练，以提高对压力性损伤图像特征的准确提取能力。
21、优选的，所述支持向量机(svm)算法是基于统计学习理论的分类器，并且通过选择合适的核函数和调整正则化参数来优化分期识别结果。
22、本专利技术中的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，更够有效地从压力性损伤图像中提取特征。
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1.一种基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述的预处理步骤包括使用高斯滤波器对图像进行去噪，使用直方图均衡化技术增强图像对比度，并根据压力性损伤区域的位置信息调整图像的大小和旋转角度。
3.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述的深度学习算法是基于卷积神经网络(CNN)实现的，并且该深度学习算法用于提取压力性损伤区域中不同形状和颜色特征。
4.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述的特征向量包括压力性损伤区域中各个像素点的亮度、纹理、边缘等特征，并且该特征向量用于描述压力性损伤区域在空间上的分布情况。
5.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述训练集和测试集包括多个已知分期阶段的压力性损伤图像，并且这些图像具有不同位置、形状和排布等特征。
6.根据权利要求1所述
7.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述自动分期识别结果包括压力性损伤所属阶段的具体描述和相应的数字编码，并且该结果可以用于医疗记录、治疗方案制定等应用中。
8.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述高斯滤波器是使用3x3或5x5大小的卷积核对图像进行滤波处理，并且通过调整卷积核参数可以适应不同尺寸和形状的压力性损伤区域。
9.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述直方图均衡化技术是通过将图像灰度级重新映射到更广泛范围内来增强图像对比度，并且该技术能够有效突出压力性损伤区域中细微变化。
10.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络(CNN)包括多个卷积层、池化层和全连接层，并且通过反向传播算法进行训练，以提高对压力性损伤图像特征的准确提取能力。
11.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述支持向量机(SVM)算法是基于统计学习理论的分类器，并且通过选择合适的核函数和调整正则化参数来优化分期识别结果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述的预处理步骤包括使用高斯滤波器对图像进行去噪，使用直方图均衡化技术增强图像对比度，并根据压力性损伤区域的位置信息调整图像的大小和旋转角度。
3.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述的深度学习算法是基于卷积神经网络(cnn)实现的，并且该深度学习算法用于提取压力性损伤区域中不同形状和颜色特征。
4.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述的特征向量包括压力性损伤区域中各个像素点的亮度、纹理、边缘等特征，并且该特征向量用于描述压力性损伤区域在空间上的分布情况。
5.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述训练集和测试集包括多个已知分期阶段的压力性损伤图像，并且这些图像具有不同位置、形状和排布等特征。
6.根据权利要求1所述的基于智能化图像识别技术的压力性损伤分期识别方法，其特征在于，所述自动分期识别是基于支持向量机(svm)算法实现的，并且该算法能够根据压力性损伤图像的...
【专利技术属性】
技术研发人员：童斐，吴瑞珅，张海娇，
申请(专利权)人：上海市静安区闸北中心医院，
类型：发明
国别省市：
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