[发明专利]一种基于人工智能的烧烫伤图像快速分级识别方法及系统

说明书

一种基于人工智能的烧烫伤图像快速分级识别方法及系统：所述方法包括以下步骤:（1）采集烧烫伤创面照片图像；（2）照片图像分级标记；（3）获取分级数据库；（4）获取网络分级器，建立烧烫伤分级模型；(5）优化烧烫伤分级模型；(6)获得烧烫伤分级识别结果；(7)新的烧烫伤创面照片图像追踪愈合结果后进一步扩充原始数据库。本发明还包括一种用于该方法的配套硬件系统。利用本发明，能准确预测烧烫伤患者伤口的愈合时间范围并分级，便于医生或患者本人判断病情；采用基于卷积神经网络的人工智能算法，随着样本量的不断增加及分级模型的不断优化，预测的准确率可以不断提高。

技术领域

本发明涉及医学烧烫伤创面图像处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的烧烫伤图像快速分级识别方法及系统。

背景技术

我国目前每年有大约2000万人受到不同程度的烧烫伤，烧烫伤造成的死亡人数在意外伤害中仅次于交通事故。同时，烧烫伤常遗留严重瘢痕，造成患者残疾、外貌改变等，给患者生活、心理带来巨大影响。

烧烫伤按照热力损伤累及皮肤的层次不同，分为Ⅰ度、浅Ⅱ度、深Ⅱ度和Ⅲ度，不同程度的烧烫伤治疗方式不同，预后不同，早期正确的诊断分级至关重要。然而目前我国大部分基层医院没有烧伤科专科医师，仅少数大型三甲医院设有烧伤科专科。非烧伤科专科医师判断烧烫伤深度的准确率仅50%左右，大量的烧烫伤病人早期得不到准确的诊断和治疗，延误了病情甚至造成患者死亡。

目前人工智能技术已经取得了较大的发展，将人工智能图像识别技术应用于医学图像识别已经有很多成功的案例。如国外将人工智能图像识别技术应用于肺部CT的肿瘤诊断，其判断准确率甚至可以高于专业的影像科医生，显示人工智能技术在医学图像识别应用的美好前景。然而，迄今为止，尚未见到将人工智能图像识别技术应用于烧烫伤创面图像照片预后分级预测的相关报道。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种能够用于烧烫伤患者早期创面图像照片的自动识别分级，预测愈合时间，辅助临床医师诊断的基于人工智能的烧烫伤图像快速分级识别方法及系统。

本发明解决其技术问题采用的技术方案是，一种基于人工智能的烧烫伤图像快速分级识别方法，包括使用标准化并根据愈合情况分级的数据库，采用人工智能技术训练得到网络分级器，并最终得到最优烧伤分级模型，具体包括以下步骤，

（1）采集烧烫伤创面照片图像：利用配套图像采集装置采集烧烫伤患者创面图像照片，备用；

（2）照片图像分级标记：根据患者的烧烫伤创面实际愈合时间，将步骤（1）采集的烧烫伤创面图像照片进行分级标记，分为轻、中、重共三级，得到轻、中、重三个子数据集；

（3）获取分级数据库：将步骤（2）所得的轻、中、重三个子数据集分别按比例分为训练集、验证集及测试集，备用；

（4）获取网络分级器，建立烧烫伤分级模型：利用所述训练集与测试集训练得到基于人工智能技术的神经网络分级器；所述人工智能技术采用卷积神经网络中的残差网络，利用ResNet50网络的训练得到专门的神经网络分级器，建立烧烫伤分级模型；

(5）优化烧烫伤分级模型：利用验证集验证步骤（4）中依据神经网络分级器建立的烧烫伤分级模型，并根据验证结果对烧伤分级模型的参数进行调整优化；所述烧伤分级模型的参数包括愈合时间分级标准、所分等级数，输入图像大小、亮度、对比度、ResNet50算法中的具体参数。

(6)获得烧烫伤分级识别结果：利用优化的烧烫伤分级模型实现新的烧烫伤后的皮肤烧烫伤创面图像的分级诊断识别；

(7) 获取新的烧烫伤创面照片图像：根据新的烧烫伤创面照片图像追踪患者实际愈合时间后，进一步扩充分级数据库。

烧烫伤分级模型的不断优化，有助于不断提高对烧烫伤分级的预测准确率。