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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第六医学中心

摘要：本发明公开了外科检测技术领域的基于深度学习的肛裂检测系统，系统包括图像质量增强模块、特征映射构建模块、逻辑关系解析模块、模型参数优化模块、概率评估构建模块、综合决策支持模块、性能反馈优化模块。本发明中，通过图像质量增强模块和特征映射构建模块，提升了图像预处理和特征提取的准确性，使得肛裂的识别更为精准和高效。此外，通过逻辑关系解析模块和概率评估构建模块不仅强化了图像特征与医学知识库之间的连接，还引入贝叶斯方法对诊断结果的不确定性进行量化分析，增强了诊断决策的信息支持力度。通过综合决策支持模块使得诊断过程中能够综合考虑图像识别结果、逻辑推理分析与概率评估，提供了全面的决策依据。

主权项：1.基于深度学习的肛裂检测系统，其特征在于，所述系统包括图像质量增强模块、特征映射构建模块、逻辑关系解析模块、模型参数优化模块、概率评估构建模块、综合决策支持模块、性能反馈优化模块；所述图像质量增强模块对输入的肛裂图像进行预处理，包括去除噪声，执行腐蚀与膨胀操作，突出图像中的肛裂特征，通过开运算和闭运算增强图像对比度和边缘清晰度，生成优化的图像集；所述特征映射构建模块以优化的图像集为基础，提取图像中的关键的视觉特征，包括边缘检测、颜色强度分析和形态特征，构建描述肛裂及其周围组织的特征向量，生成特征向量集；所述逻辑关系解析模块利用特征向量集，将图像特征与预定义的医学知识库中的肛裂特征进行匹配，分析特征之间的逻辑关系，并构建对应的逻辑关系图，生成特征逻辑分析结果；所述模型参数优化模块以特征向量集为输入，执行参数调优操作，包括调整网络层次结构、学习率和正则化参数，优化模型在识别和分类肛裂图像的能力，生成优化的模型参数；所述概率评估构建模块基于特征逻辑分析结果和优化的模型参数，执行概率分析，使用贝叶斯方法对诊断结果的不确定性进行量化，通过计算多种诊断假设下的概率分布，生成概率评估结果；所述综合决策支持模块结合特征逻辑分析结果和概率评估结果，解析诊断结果的变化来源和概率评估对诊断决策的影响，整合全部分析内容和推荐的诊断方向，生成综合分析信息集；所述性能反馈优化模块基于综合分析信息集，收集医生和患者的反馈，并根据收集到的反馈进行模型和流程的迭代优化，生成性能优化模型。

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权利要求：

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