气胸预测系统、方法、电子设备及介质技术方案

本申请提供一种气胸预测系统、方法、电子设备及介质，所述气胸预测系统包括：数据获取模块，用于获取胸部超声影像的视频检测数据；向量获取模块，用于将所述视频检测数据的视频帧进行切割处理，以获取与所述视频帧对应的特征向量；空间编码模块，用于利用空间编码器对各所述视频帧对应的特征向量分别进行空间编码处理，以获取空间特征；时间编码模块，用于利用时间编码器对所述空间特征进行时间编码处理，以获取时序特征；结果获取模块，用于利用分类头对所述时序特征进行预测，以获取气胸预测结果。此种气胸预测系统能够保留视频检测数据的时间信息，直接对胸部超声影像的视频检测数据进行预测分析，提升了气胸预测的效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于医学影像和计算机辅助，涉及一种气胸预测系统，特别是涉及一种气胸预测系统、方法、电子设备及介质。

技术介绍

1、气胸是一种常见的胸部疾病，通常由肺部的气体漏入胸腔引起，导致肺部萎缩，可能会引发呼吸困难甚至危及生命。传统的气胸诊断方法主要依赖于静态影像，如x射线或ct扫描，这些方法虽然有效，但在动态监测和快速诊断方面存在一定局限性。近年来，超声影像因其无创、实时和动态观测的优点，被越来越多地应用于气胸的诊断中。然而，超声影像的诊断过程通常需要专家医生对每帧影像进行逐一分析，这不仅消耗大量时间，而且受限于医生的经验和判断力。为了提高诊断效率和准确性，研究人员开始探索利用计算机视觉和机器学习技术自动化分析超声视频数据。在这方面，基于深度学习的模型已显示出显著的潜力。特别是transformer模型在处理序列数据方面具有独特优势。

2、然而，卷积神经网络(cnn)虽然在图像分类和目标检测中表现优异，但在处理视频数据时，通常需要复杂的网络架构来捕捉时间序列信息。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种气胸预测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的气胸预测系统，其特征在于，将所述视频检测数据的视频帧进行切割处理，以获取与所述视频帧对应的特征向量包括：

3.根据权利要求2所述的气胸预测系统，其特征在于，对所述视频检测数据进行切割包括：

4.根据权利要求1所述的气胸预测系统，其特征在于，利用空间编码器对各所述视频帧对应的特征向量分别进行空间编码处理，以获取空间特征包括：

5.根据权利要求1所述的气胸预测系统，其特征在于，利用时间编码器对所述空间特征进行时间编码处理，以获取时序特征包括：

6.根据权利要求1所述的...

【技术特征摘要】

1.一种气胸预测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的气胸预测系统，其特征在于，将所述视频检测数据的视频帧进行切割处理，以获取与所述视频帧对应的特征向量包括：

3.根据权利要求2所述的气胸预测系统，其特征在于，对所述视频检测数据进行切割包括：

4.根据权利要求1所述的气胸预测系统，其特征在于，利用空间编码器对各所述视频帧对应的特征向量分别进行空间编码处理，以获取空间特征包括：

5.根据权利要求1所述的气胸预测系统，其特征在于，利用时间编码器对所述空间特征进行时间编码处理，以获取时序特征包括：

6.根据权利要求1所述的气胸预测系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈琪，贺佳，梁萍，秦宇辰，逄川，王睿，何倩，秦婴逸，吴骋，何川，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军军医大学，
类型：发明
国别省市：