【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及外科检测，具体为基于深度学习的肛裂检测系统。
技术介绍
1、肛裂检测系统属于外科检测
，专注于使用各种设备和方法诊断和评估需要外科干预的病症。医生通过非侵入性或微侵入性手段对患者进行更为精确和细致的检查，确定疾病的性质和严重程度。外科检测技术涵盖了影像学检查（如x光、mri、超声）到分子诊断方法和基于计算机的分析处理，如深度学习和人工智能辅助的图像识别。从而提供更快、更准确的诊断信息，以便能够迅速制定治疗计划，改善患者的治疗结果和生活质量。
2、其中，肛裂检测系统是外科检测领域内的一个具体应用，通过深度学习算法自动识别和评估肛裂的存在及其严重程度。系统通过分析肛门区域的图像，识别肛裂的特征，如裂口的长度、深度和位置等信息，从而为医生提供精确的诊断依据。提高肛裂诊断的准确性和效率，减少对传统物理检查的依赖，从而减轻患者的不适和诊断过程中的侵入性。
3、虽然现有技术在肛裂检测方面已取得了一定的进展，能够通过深度学习算法辅以影像学检查的方式改善患者的治疗结果和生活质量，但其在处理诊断过程中的不确定性分析方面，未能充分量化和解释不同诊断结果背后的置信度和概率分布，导致医生在做出诊断决策时缺少足够的信息支持。此外，系统难以将深度学习模型识别的图像特征转化为可供逻辑分析系统使用的数据，限制了诊断系统在提供综合性、基于逻辑的诊断建议方面的能力。
4、基于此，本专利技术设计了基于深度学习的肛裂检测系统，以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于深度学习的肛裂检测系统，所述系统包括图像质量增强模块、特征映射构建模块、逻辑关系解析模块、模型参数优化模块、概率评估构建模块、综合决策支持模块、性能反馈优化模块；
3、所述图像质量增强模块对输入的肛裂图像进行预处理，包括去除噪声，执行腐蚀与膨胀操作，突出图像中的肛裂特征，通过开运算和闭运算增强图像对比度和边缘清晰度，生成优化的图像集；
4、所述特征映射构建模块以优化的图像集为基础，提取图像中的关键的视觉特征，包括边缘检测、颜色强度分析和形态特征，构建描述肛裂及其周围组织的特征向量，生成特征向量集；
5、所述逻辑关系解析模块利用特征向量集，将图像特征与预定义的医学知识库中的肛裂特征进行匹配，分析特征之间的逻辑关系，并构建对应的逻辑关系图，生成特征逻辑分析结果；
6、所述模型参数优化模块以特征向量集为输入，执行参数调优操作，包括调整网络层次结构、学习率和正则化参数，优化模型在识别和分类肛裂图像的能力，生成优化的模型参数；
7、所述概率评估构建模块基于特征逻辑分析结果和优化的模型参数，执行概率分析，使用贝叶斯方法对诊断结果的不确定性进行量化，通过计算多种诊断假设下的概率分布，生成概率评估结果；
8、所述综合决策支持模块结合特征逻辑分析结果和概率评估结果，解析诊断结果的变化来源和概率评估对诊断决策的影响，整合全部分析内容和推荐的诊断方向，生成综合分析信息集；
9、所述性能反馈优化模块基于综合分析信息集，收集医生和患者的反馈，并根据收集到的反馈进行模型和流程的迭代优化，生成性能优化模型。
10、优选的，所述优化的图像集包括边缘清晰度提升的图像、对比度增强的图像、噪声处理后的图像，所述特征向量集包括边缘检测结果的向量、颜色强度的数值向量、形态特征的描述向量，所述特征逻辑分析结果包括特征匹配的逻辑映射、特征间关系的逻辑图谱、逻辑推理的结果集合，所述优化的模型参数包括网络层次深度设定值、学习率调整值、正则化参数优化值，所述概率评估结果包括每个诊断假设的概率值、不确定性量化指标、置信度评估范围，所述综合分析信息集包括诊断不确定性的来源分析、概率评估综合解读、推荐诊断方向的决策依据，所述性能优化模型包括性能指标的改进措施、用户反馈的整合建议、迭代优化的参数调整。
11、优选的，所述图像质量增强模块包括图像去噪处理子模块、图像特征增强子模块、图像对比度与清晰度优化子模块；
12、所述图像去噪处理子模块对输入的肛裂图像进行频率滤波，剔除频率异常部分，调整亮度与对比度参数，生成去噪后的图像；
13、所述图像特征增强子模块对去噪后的图像进行边缘增强，调整像素值分布，在周围组织处突出肛裂区域，应用局部对比度调整，提升细节可见度，得到特征强化的图像；
14、所述图像对比度与清晰度优化子模块基于特征强化的图像，通过开运算和闭运算调整图像对比度和边缘清晰度，优化整体和局部的亮度平衡，构建优化的图像集。
15、优选的，所述特征映射构建模块包括边缘清晰度分析子模块、色彩强度解析子模块、形状与结构识别子模块；
16、所述边缘清晰度分析子模块基于优化的图像集，对每个像素周围的像素强度进行差异计算，突出图像的边缘部分，应用非线性变换调整图像对比度，强化关键边缘线条的可见度，并利用边缘追踪细化边缘表示，生成边缘特征映射集；
17、所述色彩强度解析子模块接收边缘特征映射集，对图像进行色彩空间的均匀采样，分析每个色彩通道内像素分布的差异，并对色彩分布进行调整，增强肛裂与周围组织的色彩对比，得到色彩差异映射集；
18、所述形状与结构识别子模块基于色彩差异映射集，通过分析图像中的几何图形，调节参数识别与肛裂关联的形状特征，结合所述边缘特征映射集，通过逐层叠加分析法构建复合视觉特征表达，得到特征向量集。
19、优选的，所述逻辑关系解析模块包括特征与医学标准对比子模块、特征逻辑关系分析子模块、医学逻辑关系图构建子模块；
20、所述特征与医学标准对比子模块逐项扫描特征向量集中的每个特征，与医学知识库内记录的肛裂特征进行对照，采用余弦相似度算法对特征相似度进行评分，利用递归特征消除法，进行关键指标的筛选，得到关键特征匹配结果；
21、所述余弦相似度算法按照式i:式i
22、计算特征向量与医学知识库内记录的肛裂特征向量之间的余弦值评估相似度，生成关键特征匹配结果；
23、其中，为特征向量集中的一个特征向量，为医学知识库中的肛裂特征向量，代表与向量关联的上下文信息向量，代表与向量关联的上下文信息向量，为权重系数，和分别表示向量和的模或长度，和分别表示上下文信息向量和的模或长度，为余弦相似度值；
24、所述特征逻辑关系分析子模块接收关键本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的肛裂检测系统，其特征在于，所述系统包括图像质量增强模块、特征映射构建模块、逻辑关系解析模块、模型参数优化模块、概率评估构建模块、综合决策支持模块、性能反馈优化模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的肛裂检测系统，其特征在于：所述优化的图像集包括边缘清晰度提升的图像、对比度增强的图像、噪声处理后的图像，所述特征向量集包括边缘检测结果的向量、颜色强度的数值向量、形态特征的描述向量，所述特征逻辑分析结果包括特征匹配的逻辑映射、特征间关系的逻辑图谱、逻辑推理的结果集合，所述优化的模型参数包括网络层次深度设定值、学习率调整值、正则化参数优化值，所述概率评估结果包括每个诊断假设的概率值、不确定性量化指标、置信度评估范围，所述综合分析信息集包括诊断不确定性的来源分析、概率评估综合解读、推荐诊断方向的决策依据，所述性能优化模型包括性能指标的改进措施、用户反馈的整合建议、迭代优化的参数调整。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的肛裂检测系统，其特征在于：所述图像质量增强模块包括图像去噪处理子模块、图像特征增强子模块、图像对比度与清晰度优化子模块；<...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的肛裂检测系统，其特征在于，所述系统包括图像质量增强模块、特征映射构建模块、逻辑关系解析模块、模型参数优化模块、概率评估构建模块、综合决策支持模块、性能反馈优化模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的肛裂检测系统，其特征在于：所述优化的图像集包括边缘清晰度提升的图像、对比度增强的图像、噪声处理后的图像，所述特征向量集包括边缘检测结果的向量、颜色强度的数值向量、形态特征的描述向量，所述特征逻辑分析结果包括特征匹配的逻辑映射、特征间关系的逻辑图谱、逻辑推理的结果集合，所述优化的模型参数包括网络层次深度设定值、学习率调整值、正则化参数优化值，所述概率评估结果包括每个诊断假设的概率值、不确定性量化指标、置信度评估范围，所述综合分析信息集包括诊断不确定性的来源分析、概率评估综合解读、推荐诊断方向的决策依据，所述性能优化模型包括性能指标的改进措施、用户反馈的整合建议、迭代优化的参数调整。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的肛裂检测系统，其特征在于：所述图像质量增强模块包括图像去噪处理子模块、图像特征增强子模块、图像对比度与清晰度优化子模块；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：徐慧岩，叶宇飞，丁亚鹏，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第六医学中心，
类型：发明
国别省市：
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