【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据分析系统，具体为一种智能结核病筛查与数据分析系统。
技术介绍
1、结核病(tuberculosis,tb)是由结核分枝杆菌(mycobacteriumtuberculosis)引起的慢性传染病，是全球范围内的重大公共卫生问题之一。据世界卫生组织(who)的统计，每年全球新增的结核病病例数以百万计，特别是在经济欠发达的地区，结核病的发病率和致死率更为严重。尽管近年来医疗技术有了显著进步，但结核病的检测和诊断仍然面临诸多挑战。
2、传统的结核病筛查方式主要依赖影像学检查(如x光片、ct扫描)和微生物学检查(如痰液培养)。这些方法存在以下缺点：
3、诊断依赖性强：传统影像学诊断需要有经验的专业医生进行阅片和判断，容易受到个人经验和主观因素的影响，导致漏诊和误诊率较高。
4、检测时间长：微生物学检查(如痰液培养)的检测周期较长，通常需要数周的时间，难以满足临床上的快速诊断需求。
5、资源受限：在资源有限的地区，缺乏足够的专业设备和人员，导致大规模筛查和早期诊断的困难。
...【技术保护点】
1.一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述Al诊断模块采用改进的深度卷积神经网络，其架构包括多层卷积层、池化层、全连接层和Softmax分类器，卷积过程的特征提取由以下公式实现：
3.根据权利要求2所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述AI诊断模块引入多层次注意力机制，注意力机制使用自注意力算法表示关键区域特征的加权平均，公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述预处理模块中...
【技术特征摘要】
1.一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述al诊断模块采用改进的深度卷积神经网络，其架构包括多层卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器，卷积过程的特征提取由以下公式实现：
3.根据权利要求2所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述ai诊断模块引入多层次注意力机制，注意力机制使用自注意力算法表示关键区域特征的加权平均，公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述预处理模块中的图像分割功能使用基于u-net架构的全卷积神经网络,其损失函数采用改进的dice系数，公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述数据分析模块使用贝叶斯分类器对影像特征数据进行分类，并使用多元回归分析评估患病风险，多元回归分析公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种智能结核病筛查与数据分析系统，其特征在于，所述数据采集...
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