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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开一种基于AI的上消化道出血识别系统及方法，涉及数据处理领域。该方法包括：通过采集上消化道检测医学影像，并从数据库提取上消化道未出血医学参考影像，以在后端引入基于人工智能和深度学习的图像处理和分析算法来对该上消化道检测医学影像和上消化道未出血医学参考影像进行分析，学习和捕获到这两者图像中的医学影像特征和语义，再通过对上消化道检测医学影像语义和上消化道未出血医学参考影像语义进行差异计算来自动分析和识别上消化道出血情况。这样，能够通过更加智能化的方式来进行上消化道的出血识别，克服了传统方案的缺陷，从而更好地辅助医生进行上消化道出血诊断和治疗计划的制定。

主权项：1.一种基于AI的上消化道出血识别系统，其特征在于，包括：上消化道医学影像采集模块，用于获取上消化道检测医学影像；上消化道未出血医学影像获取模块，用于从数据库提取上消化道未出血医学参考影像；医学影像特征提取模块，用于分别对所述上消化道检测医学影像和所述上消化道未出血医学参考影像进行基于医学影像的特征提取以得到上消化道检测医学影像特征图和上消化道未出血医学参考影像特征图；医学影像特征选择强化模块，用于将所述上消化道检测医学影像特征图和所述上消化道未出血医学参考影像特征图输入基于特征注意力选择的压缩-抑制增强模块以得到强化上消化道检测医学影像特征图和强化上消化道未出血医学参考影像特征图；上消化道出血检测模块，用于计算所述强化上消化道检测医学影像特征图和所述强化上消化道未出血医学参考影像特征图之间的按位置差分以得到上消化道状态差异特征图，并基于所述上消化道状态差异特征图，确定识别结果，所述识别结果用于表示是否出血；其中，所述医学影像特征选择强化模块，包括：通道压缩单元，用于对所述上消化道检测医学影像特征图进行通道压缩以得到上消化道检测医学影像特征压缩信息表示向量；一维卷积编码单元，用于对所述上消化道检测医学影像特征压缩信息表示向量进行一维卷积编码以得到上消化道检测医学影像压缩信息间关联表示特征向量；级联单元，用于将所述上消化道检测医学影像特征压缩信息表示向量和所述上消化道检测医学影像压缩信息间关联表示特征向量进行级联以得到上消化道检测医学影像压缩信息多尺度表示向量；压缩信息特征提取单元，用于将所述上消化道检测医学影像压缩信息多尺度表示向量输入压缩信息特征提取模块以得到上消化道检测医学影像压缩信息多尺度关联特征向量，其中所述压缩信息特征提取模块为包含两个全连接层和SiLU激活函数的多层感知机；归一化操作单元，用于使用Sigmoid函数对所述上消化道检测医学影像压缩信息多尺度关联特征向量进行归一化操作以得到上消化道检测医学影像权重特征向量；特征放大和抑制操作单元，用于基于所述上消化道检测医学影像权重特征向量，对所述上消化道检测医学影像特征图进行特征放大和抑制操作以得到所述强化上消化道检测医学影像特征图。

全文数据：

权利要求：

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