【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及皮膚醫療，尤其涉及一種基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統。
技術介紹
1、現有的皮膚病變診斷方法主要依賴于醫生的經驗和直覺，這在一定程度上限制了診斷的準確性和一致性。此外，隨著皮膚病變的類型和表現形式日益增多，醫生面臨的挑戰也在增加。現有技術的缺陷主要包括：
2、主觀性強：診斷結果很大程度上取決于醫生的個人經驗和技術水平，導致診斷結果可能存在較大差異。
3、效率低下：傳統的診斷方法需要醫生逐一檢查圖像，這一過程耗時且效率不高。
4、資源分布不均：在一些偏遠地區或資源匱乏的環境中，專業的皮膚科醫生可能較少，導致診斷服務難以普及。
5、數據利用不足：傳統的診斷方法未能充分利用大量的皮膚鏡圖像數據，錯失了通過數據驅動的方法提高診斷準確性的機會。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是要提供一種基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統。
2、為達到上述目的，本專利技術是按照以下技術方案實施的：
3、本專利技術包括數據采集模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、模型訓練模塊、診斷決策模塊和用戶界面，所述數據采集模塊的信號輸出端與所述圖像預處理模塊的數據輸入端連接，所述圖像預處理模塊的數據輸出端與所述特征提取模塊的數據輸入端連接，所述特征提取模塊的數據輸出端與所述模型訓練模塊的數據輸入端連接，所述模型訓練模塊的數據輸出端與所述診斷決策模塊的數據輸入端連接，所述診斷鞠策模塊的數據輸出端與所述用戶界面的數據輸入端連接
4、進一步，所述數據采集模塊采集皮膚鏡圖像數據，所述皮膚鏡圖像數據包含不同種族、年齡、性別和皮膚類型的病變圖像，皮膚科醫生對圖像進行標注，包括病變類型、大小、形狀；所述圖像預處理模塊使用濾波器去除圖像噪聲，將圖像尺寸和像素范圍標準化，增強圖像對比度；所述特征提取模塊提取顏色、紋理、形狀特征，使用卷積神經網絡自動學習圖像特征；所述模型訓練模塊使用標注好的數據集進行模型訓練，采用交叉驗證方法優化模型性能，所述診斷決策模塊訓練好的模型對新圖像進行分類，給出可能的病變類型，為每個分類結果提供置信度評分，所述用戶界面上傳圖像和查看結果。
5、具體地，所述特征提取模塊包括傳統特征提取和深度學習特征提取，所述傳統特征提取包括顏色直方圖、紋理分析、形狀分析；顏色直方圖：計算圖像中每種顏色的分布；紋理分析：使用灰度共生矩陣(gcm)或gabor濾波器方法；形狀分析：使用邊緣檢測算法或輪廓跟蹤算法；所述深度學習特征提取使用卷積神經網絡自動學習特征；卷積層：用于提取圖像的局部特征；池化層：用于降低特征的空間維度，增加感受野；全連接層：用于將學習到的特征映射到最終的分類結果。
6、所述卷積神經網絡卷積層公式：
7、y＝f(wx+b)
8、式中：y：輸出特征圖；w：卷積核的權重；x：輸入特征圖；b：偏置項；f：激活函數；
9、所述池化層最大池化公式：
10、y＝max(x)
11、式中：y：輸出特征圖；x：輸入特征圖的局部區域；
12、所述全連接層公式：
13、y＝wx+b
14、式中：y：輸出向量；w：權重矩陣；x：輸入向量；b：偏置項。
15、所述模型訓練模塊的損失函數如下式：
16、
17、式中：l：損失值；yi：真實標簽的one-hot編碼；模型預測的概率分布。
18、本專利技術的有益效果是：
19、本專利技術是一種基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，與現有技術相比，本專利技術具有以下技術效果：
20、提高診斷準確性：利用深度學習算法從圖像中自動提取特征，減少了人為因素的干擾，提高了診斷的一致性和準確性。
21、提升診斷效率：系統可以快速處理大量圖像，大幅縮短了診斷時間，提高了工作效率。
22、輔助資源匱乏地區：系統可以部署在云服務器上，通過互聯網提供服務，使得偏遠地區的患者也能享受到高質量的診斷服務。
23、數據驅動的診斷：系統通過分析大量的標注圖像數據，學習到病變的特征，實現了數據驅動的智能診斷。
24、用戶友好的界面：設計了簡潔直觀的用戶界面，使得醫生能夠輕松上傳圖像和解讀診斷結果。
25、數據安全與法規遵從：系統采用了先進的數據加密和安全措施，確保了患者數據的安全，并符合相關的醫療法規要求。
26、通過實施本技術方案，可以顯著提高皮膚病變的診斷質量和效率，同時為醫生和患者提供更好的服務體驗。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，其特征在于：包括數據采集模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、模型訓練模塊、診斷決策模塊和用戶界面，所述數據采集模塊的信號輸出端與所述圖像預處理模塊的數據輸入端連接，所述圖像預處理模塊的數據輸出端與所述特征提取模塊的數據輸入端連接，所述特征提取模塊的數據輸出端與所述模型訓練模塊的數據輸入端連接，所述模型訓練模塊的數據輸出端與所述診斷決策模塊的數據輸入端連接，所述診斷鞠策模塊的數據輸出端與所述用戶界面的數據輸入端連接。
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，其特征在于：所述數據采集模塊采集皮膚鏡圖像數據，所述皮膚鏡圖像數據包含不同種族、年齡、性別和皮膚類型的病變圖像，皮膚科醫生對圖像進行標注，包括病變類型、大小、形狀；所述圖像預處理模塊使用濾波器去除圖像噪聲，將圖像尺寸和像素范圍標準化，增強圖像對比度；所述特征提取模塊提取顏色、紋理、形狀特征，使用卷積神經網絡自動學習圖像特征；所述模型訓練模塊使用標注好的數據集進行模型訓練，采用交叉驗證方法優化模型性能，所述診斷決策模塊訓練好的模型對新圖像進行分類，
3.根據權利要求2所述的基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，其特征在于：所述特征提取模塊包括傳統特征提取和深度學習特征提取，所述傳統特征提取包括顏色直方圖、紋理分析、形狀分析；顏色直方圖：計算圖像中每種顏色的分布；紋理分析：使用灰度共生矩陣(GCM)或Gabor濾波器方法；形狀分析：使用邊緣檢測算法或輪廓跟蹤算法；所述深度學習特征提取使用卷積神經網絡自動學習特征；卷積層：用于提取圖像的局部特征；池化層：用于降低特征的空間維度，增加感受野；全連接層：用于將學習到的特征映射到最終的分類結果。
4.根據權利要求3所述的基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，其特征在于：所述卷積神經網絡卷積層公式：
5.根據權利要求4所述的基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，其特征在于：所述模型訓練模塊的損失函數如下式：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，其特征在于：包括數據采集模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、模型訓練模塊、診斷決策模塊和用戶界面，所述數據采集模塊的信號輸出端與所述圖像預處理模塊的數據輸入端連接，所述圖像預處理模塊的數據輸出端與所述特征提取模塊的數據輸入端連接，所述特征提取模塊的數據輸出端與所述模型訓練模塊的數據輸入端連接，所述模型訓練模塊的數據輸出端與所述診斷決策模塊的數據輸入端連接，所述診斷鞠策模塊的數據輸出端與所述用戶界面的數據輸入端連接。
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的皮膚鏡圖像處理與診斷系統，其特征在于：所述數據采集模塊采集皮膚鏡圖像數據，所述皮膚鏡圖像數據包含不同種族、年齡、性別和皮膚類型的病變圖像，皮膚科醫生對圖像進行標注，包括病變類型、大小、形狀；所述圖像預處理模塊使用濾波器去除圖像噪聲，將圖像尺寸和像素范圍標準化，增強圖像對比度；所述特征提取模塊提取顏色、紋理、形狀特征，使用卷積神經網絡自動學習圖像特征；所述模型訓練模塊使用標注好的數據集進行模型訓...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周小芳，鄧向芬，翟志芳，
申請(專利權)人：中國人民解放軍陸軍軍醫大學第一附屬醫院，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。