一种基于YOLOv11的炎症水肿评分表自动识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于YOLOv11的炎症水肿评分表自动识别方法及系统。所述方法包括：获取炎症水肿评分表扫描件，通过扫描件获取炎症水肿评分表的傅里叶变换图，通过二值化和霍夫直线检测计算倾斜角度，旋转校正炎症水肿评分表。对炎症水肿评分表进行颜色直方图分析，根据颜色直方图对炎症水肿评分表进行裁剪，手工标注一部分炎症水肿评分表，保存为YOLO格式，作为目标检测任务的训练集。对YOLOv11网络结构进行优化和训练，并保存训练好的YOLOv11目标检测模型。通过训练好的YOLOv11目标检测模型识别炎症水肿评分表，得到YOLO格式的检测结果，基于目标位置检测结果进行排序，并将排序后的结果按顺序填入Excel中。本发明专利技术能够准确有效地进行炎症水肿评分表与Excel的转化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉领域，特别是一种基于yolov11的炎症水肿评分表自动识别方法及系统。

技术介绍

1、sparcc(spondyloarthritis research consortiumofcanada)评分系统是一种用于评估骶髂关节炎症的mri评分系统。它通过半定量分析水肿程度来评估炎症状态和活动水平，在临床研究中得到了广泛应用。sparcc评分系统在临床研究中具有重要的应用价值，可用于强直性脊柱炎的早期诊断、抗炎药物的疗效评估和疾病活动性评估。sparcc评分系统在不同评估者间的可信度较高，且对病情变化的敏感性亦相对较高。omeract(outcomemeasures in rheumatology)倡导，sparcc骶髂关节评分系统可作为首选。近年来，sparcc骶髂关节评分系统在医学界引起了广泛的研究关注，例如加拿大脊柱关节炎研究联盟、风湿病学临床试验终点指标测定任务小组、中国人民解放军总医院、四川省骨科医院、eurospa成像项目和国际脊柱关节病评价工作组等都在使用该评分系统，但在人工智能领域的学术界和工业界并未受到大量关注，其主要原本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于YOLOv11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.一种基于YOLOv11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：步骤S1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于YOLOv11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：所述分类损失用于计算每个网格单元中预测类别概率...

【技术特征摘要】

1.一种基于yolov11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.一种基于yolov11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：步骤s1具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于yolov11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：步骤s2具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于yolov11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：步骤s3具体包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于yolov11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：所述分类损失用于计算每个网格单元中预测类别概率分布与真实标签之间的差异，具体公式如下：

6.根据权利要求5所述的一种基于yolov11的炎症水肿评分表自动识别方法，其特征在于：所述边界框回归损失用于优化预测边界框与真实边界框之间的差异...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯逍，李志鹏，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：