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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人工智能的术后切口愈合状态识别系统，涉及智能识别领域，其通过摄像头采集患者的手术切口状态图像，并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于该手术切口状态图像进行分析，以此来学习和识别出图像中有关于患者术后切口状态的隐性特征和多尺度融合信息，从而进行患者术后切口愈合状态的识别和检测，以判断是否存在异常。这样，能够基于人工智能和机器学习技术来为患者术后伤口的愈合状态识别和异常检测提供更科学和智能的支持。

主权项：1.一种基于人工智能的术后切口愈合状态识别系统，其特征在于，包括：手术切口状态图像采集模块，用于获取由摄像头采集的手术切口状态图像；手术切口状态HOG特征提取模块，用于从所述手术切口状态图像提取HOG特征以得到手术切口状态HOG特征向量；手术切口状态特征边界补偿模块，用于对所述手术切口状态HOG特征向量进行基于手术切口状态特征的边界补偿以得到手术切口状态边界补偿多尺度特征图；手术切口状态特征多尺度感知模块，用于将所述手术切口状态边界补偿多尺度特征图输入特征多尺度感知强化模块以得到强化手术切口状态边界补偿多尺度特征图；手术切口状态重要性特征引导强化表达模块，用于基于所述手术切口状态HOG特征向量对所述强化手术切口状态边界补偿多尺度特征图进行基于跨模态特征引导的联合约束表达以得到纹理特征引导手术切口状态多尺度融合特征图；手术切口状态异常识别模块，用于基于所述纹理特征引导手术切口状态多尺度融合特征图，确定识别结果，所述识别结果用于表示是否存在异常；所述手术切口状态特征多尺度感知模块，包括：通道感知强化单元，用于在不同的支路上对所述手术切口状态边界补偿多尺度特征图进行通道感知强化处理以得到第一手术切口状态边界补偿多尺度通道局部激活特征向量、第二手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征图和感受野扩张手术切口状态边界补偿全局多尺度激活特征矩阵；切口状态边界补偿全局多尺度激活单元，用于将所述感受野扩张手术切口状态边界补偿全局多尺度激活特征矩阵与所述第二手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行按位置点乘以得到第二通道压缩手术切口状态边界补偿全局多尺度激活特征图；切口状态边界补偿多尺度通道压缩局部激活单元，用于将所述第一手术切口状态边界补偿多尺度通道局部激活特征向量中的各个位置特征值作为加权权重，对所述第二手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行加权以得到第二手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩局部激活特征图；切口状态边界补偿多尺度融合单元，用于将所述第二通道压缩手术切口状态边界补偿全局多尺度激活特征图和所述第二手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩局部激活特征图进行按位置相加以得到第二通道压缩手术切口状态边界补偿多尺度融合激活特征图；强化手术切口状态边界补偿多尺度特征提取单元，用于对所述第二通道压缩手术切口状态边界补偿多尺度融合激活特征图进行空洞卷积编码以得到强化手术切口状态边界补偿多尺度特征图；所述通道感知强化单元，用于：在第一支路，对所述手术切口状态边界补偿多尺度特征图进行点卷积处理以得到第一手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征图；对所述第一手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征图进行全局均值池化以得到第一手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征向量；对所述第一手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征向量进行非线性激活处理以得到所述第一手术切口状态边界补偿多尺度通道局部激活特征向量；在第二支路，对所述手术切口状态边界补偿多尺度特征图进行点卷积处理以得到所述第二手术切口状态边界补偿多尺度通道压缩特征图；在第三支路，对所述手术切口状态边界补偿多尺度特征图进行空洞卷积编码以得到手术切口状态边界补偿多尺度感受野扩张特征图；对所述手术切口状态边界补偿多尺度感受野扩张特征图进行点卷积处理以得到感受野扩张手术切口状态边界补偿全局多尺度特征矩阵；对所述感受野扩张手术切口状态边界补偿全局多尺度特征矩阵进行非线性激活以得到所述感受野扩张手术切口状态边界补偿全局多尺度激活特征矩阵。

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百度查询： 吉林大学 一种基于人工智能的术后切口愈合状态识别系统