【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和智能医疗，尤其涉及一种子宫肌瘤患者的生育力辅助判断方法和系统。
技术介绍
1、在用户还有子宫肌瘤时，往往会对用户的生育能力、以及生育水平造成影响，因此，往往医护人员在检查到用户还有子宫肌瘤时，往往需要对该子宫肌瘤的病情对用户的生育能力进行评估与分析。因此，如何辅助医护人员对用户的生育能力进行评估，是当前的研究重点。
2、传统的生育能力评估方式是通过医护人员自主分析，并结合用户的检测结果，从而直接判定用户的生育能力，但是，该方式只能够分析得到的大概的生育能力信息，并且受医护人员的工作经验、以及工作水平的影响，从而导致对生育能力的评估精准度较低。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种子宫肌瘤患者的生育力辅助判断方法和系统，旨在解决现有技术，由于只能够分析得到的大概的生育能力信息，并且受医护人员的工作经验、以及工作水平的影响，从而导致对生育能力的评估精准度较低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种子宫肌瘤患者的生育力辅助判...
【技术保护点】
1.一种子宫肌瘤患者的生育力辅助判断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本检测结果，识别所述子宫肌瘤的各检测类型的样本检测数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述子宫肌瘤的扫描图，识别所述子宫肌瘤的三维结构数据、以及所述子宫肌瘤在子宫中的位置分布信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述检测类型的样本检测数据，通过样本评价策略，识别各所述检测类型的检测评价值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种子宫肌瘤患者的生育力辅助判断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本检测结果，识别所述子宫肌瘤的各检测类型的样本检测数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述子宫肌瘤的扫描图，识别所述子宫肌瘤的三维结构数据、以及所述子宫肌瘤在子宫中的位置分布信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述检测类型的样本检测数据，通过样本评价策略，识别各所述检测类型的检测评价值，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述子宫肌瘤的三维结构数据、以及所述子宫肌瘤在子宫中的位置分布信息，识别所述子宫肌瘤对所述患者的生育影响类型、以及所述生育影响类型的生育影响程度，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：闫玮，汪雯雯，沈世坤，张啸，袁素珍，王世宣，
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：
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