基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法及系统技术方案

本发明专利技术属于糖尿病足评估领域，具体是指一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法及系统，方法包括标注数据、构建模型、小目标增强、迭代循环、标签分配、校正调优和评估分类。本方案采用的构建基于FCOS框架的轻量目标检测网络，采用以MobileNetV3作为骨干网络的特征金字塔网络，提高效率缩减时间，通过轻量化骨干网以降低计算成本；采用单点无头人脸检测器作为小目标增强模块，增强对小目标的关注，从而提高类似糖尿病足溃疡的小型目标的检测能力；采用标签分配策略来确定突出特征，并引入了中心校正机制，使预测的边界框更接近真实边界，进一步提高了检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于糖尿病足评估领域，具体是指一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法及系统。

技术介绍

1、传统的医学影像分析主要依赖于医生的经验和专业知识来判断疾病的严重程度，但是随着计算机视觉和图像处理技术的发展，人工智能开始在医学影像分析领域发挥作用。但传统的以图像识别为手段的深度学习神经网络模型存在体量大，计算时间长问题；存在传统的检测器未能考虑在糖尿病足溃疡的小型目标检测过程中的信息丢失的问题；存在在标签分配过程中，由于数据集标注的错误，可能导致将错误的标签分配给了某些样本，以及某些样本可能具有极端的特征或属性，导致模型在某些类别上表现较差，影响模型性能的问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法及系统，针对传统的以图像识别为手段的深度学习神经网络模型存在体量大，计算时间长问题，本方案采用的构建基于fcos框架的轻量目标检测网络，采用以mobilenetv3作为骨干网络的特征金字塔网络，提高效率缩减时间，通过轻量化骨本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法，其特征在于：在步骤S3中，所述小目标增强，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法，其特征在于：在步骤S4中，所述计算基于角度的配置项和损失函数，包括以下步骤：

4.一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估系统，用于实现如权利要求1-3中任一项所述的一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法，其特征在于：包括标注数据模块、构建模型模块、小目标增强...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法，其特征在于：在步骤s3中，所述小目标增强，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的糖尿病足溃疡严重程度评估方法，其特征在于：在步...

【专利技术属性】
技术研发人员：李春雨，彭雪敏，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：