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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请公开了一种基于图像识别的膀胱冲洗状态监测系统及方法，涉及图像处理技术领域，其采用基于深度学习的计算机视觉技术对膀胱冲洗过程中的实时图像进行图像分析，提取出图像的颜色特征和纹理特征，进而通过将图像的颜色特征和纹理特征进行交互融合，以形成对膀胱冲洗状态的综合表征，并以此来实现膀胱冲洗异常状态的智能识别。这样，能够显著提高膀胱冲洗过程的自动化和智能化水平，降低了医护人员的工作负担，同时为患者提供了更加安全可靠的医疗服务。
主权项：1.一种基于图像识别的膀胱冲洗状态监测系统，其特征在于，包括：膀胱冲洗过程实时监控模块，用于获取由摄像头采集的膀胱冲洗过程实时图像；图像多维度特征提取模块，用于提取所述膀胱冲洗过程实时图像的颜色特征和HOG特征以得到膀胱冲洗过程颜色特征向量和膀胱冲洗过程直方图向量；主成分分析模块，用于使用主成分分析对所述膀胱冲洗过程颜色特征向量和所述膀胱冲洗过程直方图向量进行特征稀疏化以得到稀疏化膀胱冲洗过程颜色特征向量和稀疏化膀胱冲洗过程直方图向量；多模态特征动态交互融合模块，用于将所述稀疏化膀胱冲洗过程颜色特征向量和所述稀疏化膀胱冲洗过程直方图向量输入基于门控响应的特征向量动态交互融合模块以得到膀胱冲洗过程多模态融合表示特征向量；冲洗状态监测模块，用于基于所述膀胱冲洗过程多模态融合表示特征向量，确定冲洗状态是否存在异常；其中，所述多模态特征动态交互融合模块，包括：特征级联单元，用于将所述稀疏化膀胱冲洗过程颜色特征向量和所述稀疏化膀胱冲洗过程直方图向量进行特征级联以得到膀胱冲洗过程多模态特征级联表示向量；信息融合门限计算单元，用于将所述膀胱冲洗过程多模态特征级联表示向量输入门控响应函数以得到信息融合的响应门；加权融合单元，用于计算一与所述信息融合的响应门的差值，并以所述信息融合的响应门和所述差值作为权重，来计算所述稀疏化膀胱冲洗过程颜色特征向量和所述稀疏化膀胱冲洗过程直方图向量的按位置加权和以得到所述膀胱冲洗过程多模态融合表示特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于图像识别的膀胱冲洗状态监测系统及方法
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