[发明专利]一种通过图像识别技术判识造口情况应用系统

权利要求书

1.一种通过图像识别技术判识造口情况应用系统，其特征在于：包括

系统基础单元(100)、识别管理单元(200)和功能应用单元(300)；所述系统基础单元(100)、所述识别管理单元(200)与所述功能应用单元(300)依次通过以太网通讯连接；所述系统基础单元(100)用于提供支持系统运行的各类设备装置、技术、应用等；所述识别管理单元(200)用于获取造口的图像信息并对图像进行一系列处理操作以得出识别结果；所述功能应用单元(300)用于在图像识别的基础上增加多种扩展服务以完善系统的功能；

所述系统基础单元(100)包括基建管理模块(101)、云端数库模块(102)、训练学习模块(103)和网络通信模块(104)；

所述识别管理单元(200)包括图像获取模块(201)、图形处理模块(202)、对比分析模块(203)和结果输出模块(204)；

所述功能应用单元(300)包括质量评估模块(301)、护理指导模块(302)、判识统计模块(303)和在线就医模块(304)。

2.根据权利要求1所述的通过图像识别技术判识造口情况应用系统，其特征在于：所述基建管理模块(101)、所述云端数库模块(102)与所述训练学习模块(103)依次通过以太网通讯连接；所述基建管理模块(101)用于提供处理装置等设备以作为系统载体及提供智能技术来支持系统顺滑运行；所述云端数库模块(102)用于获取大量已公开的造口相关信息并经整理后在云端形成基础数据库；所述训练学习模块(103)用于以深度学习算法及预测算法为基础搭建训练模型并从数据库中随机抽取若干数据进行训练和深度学习；所述网络通信模块(104)用于在系统各层面之间建立连接通讯及数据传输的通道。

3.根据权利要求2所述的通过图像识别技术判识造口情况应用系统，其特征在于：所述云端数库模块(102)包括采集更新模块(1021)、清理筛选模块(1022)、分类归纳模块(1023)和数据存储模块(1024)；所述采集更新模块(1021)的信号输出端与所述清理筛选模块(1022)的信号输入端连接，所述清理筛选模块(1022)的信号输出端与所述分类归纳模块(1023)的信号输入端连接，所述分类归纳模块(1023)的信号输出端与所述数据存储模块(1024)的信号输入端连接；所述采集更新模块(1021)用于从各医学中心官网及网上获取海量数据以建立数据库并将各个来源的新增数据更新到数据库中；所述清理筛选模块(1022)用于定时对数据库中的数据进行清理以筛除重复、无效、过期、缺失及错误的数据；所述分类归纳模块(1023)用于将数据设定的标准进行分类归纳；所述数据存储模块(1024)用于按设定的标准分别创建若干文件夹并将数据保存到对应文件夹内。

4.根据权利要求3所述的通过图像识别技术判识造口情况应用系统，其特征在于：所述清理筛选模块(1022)采用信息量的熵算法，其计算公式为：

其中，i＝1,2,3，...，n，X_i表示第i个状态(共n个状态)，P(X_i)代表出现第i个状态时的概率，H(x)为消除不确定性所需的信息量，单位为比特(bit)。

5.根据权利要求3所述的通过图像识别技术判识造口情况应用系统，其特征在于：所述分类归纳模块(1023)采用ID3算法，其算法流程为：

设S是s个数据样本的集合，定义m个不同类C_i(i＝1，2，...，m)，设s_i是C_i类中的样本数，则对给定的样本S所期望的信息值的计算公式为：

其中，p_i是任意样本属于C_i的概率，p_i＝s_i/s；

设属性A具有不同值{a₁，a₂，...，a}，可以用属性A将样本S划分为{S₁，S₂，...，S_V}，设s_ij是S_j中C_i类的样本数，则由A划分成子集的熵的计算公式为：