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申请/专利权人：四川大学
申请日：2020-07-20
公开（公告）日：2023-04-18
公开（公告）号：CN111862118B
专利技术分类：..区域分割[2017.01]
专利摘要：本公开描述了一种基于人工神经网络的压疮分期的训练方法，其特征在于，包括：准备包含身体的压疮图案的压疮图像并标定压疮图案的分期标签；对压疮图像进行预处理得到预处理压疮图像，并对预处理压疮图像进行分割生成压疮分割图像；对压疮分割图像进行标注，生成包括压疮分割图像中的压疮区域的压疮标注信息；基于分期标签、压疮分割图像和压疮标注信息对人工神经网络进行训练以获得压疮分期模型。由此，能够提高压疮分期的准确率且能够快速分期。
专利权项：1.一种基于人工神经网络的压疮分期的训练方法，其特征在于，包括：准备包含身体的压疮图案的压疮图像并标定所述压疮图案的分期标签和所述压疮图像所在的身体部位，不同分期的所述压疮图案的颜色有差异；对所述压疮图像进行包括裁切和对比度增强的预处理得到预处理压疮图像，并对所述预处理压疮图像进行分割生成压疮分割图像，在所述预处理中，基于标定的所述身体部位对所述压疮图案进行所述裁切以减少所述压疮图像中所述身体部位的非压疮图案被误识别为所述压疮图案，在所述裁切中，对于所述身体部位为身体的骶尾部和髋部的所述压疮图像，所述压疮图案在所述预处理压疮图像中的尺寸比例大于第一预设值，对于所述身体部位为身体的颌面部和足踝部的所述压疮图像，所述压疮图案在所述预处理压疮图像尺寸比例大于第二预设值，所述第一预设值小于所述第二预设值，并且在所述对比度增强中，对所述压疮图像的对比度进行调整以通过突显所述压疮图案而分辨所述压疮图案的边缘与肤色；对所述压疮分割图像进行标注，生成包括所述压疮分割图像中的压疮区域的压疮标注信息；并且基于所述分期标签、所述压疮分割图像和所述压疮标注信息对人工神经网络进行训练以获得压疮分期模型。
百度查询： 四川大学 压疮分期的训练方法、分期方法及分期系统
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