[发明专利]一种伤口智能评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种伤口智能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

同步获取伤口区域的光学图像和热图像；

将所述光学图像输入经过训练的第一深度学习模型，识别出基于视觉的伤口特征数据；所述基于视觉的伤口特征数据，包括：对所述伤口区域进行分割而得到的伤口床、伤口边缘和伤口周围三个伤口子区域的图像分割信息，所述三个伤口子区域的组织类型，以及所述伤口床的尺寸数据；

根据所述热图像确定所述伤口区域的温度分布数据；

将所述热图像和与之对应的识别后的光学图像相结合，生成具有所述基于视觉的伤口特征数据和所述温度分布数据的结合图像；

将所述结合图像输入经过训练的第二深度学习模型，识别出基于温度的伤口特征数据；

将用于伤口评估的数据输入经过训练的伤口评估模型，得到伤口评估结果；其中所述用于伤口评估的数据包括：所述尺寸数据、所述三个伤口子区域的组织类型、所述温度分布数据以及所述基于温度的伤口特征数据。

2.一种伤口智能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

同步获取伤口区域的光学图像和热图像；

将所述光学图像输入经过训练的第一深度学习模型，识别出基于视觉的伤口特征数据；所述基于视觉的伤口特征数据，包括：对所述伤口区域进行分割而得到的伤口床、伤口边缘和伤口周围三个伤口子区域的图像分割信息，所述三个伤口子区域的组织类型，以及所述伤口床的尺寸数据；

根据所述热图像确定所述伤口区域的温度分布数据；

将所述基于视觉的伤口特征数据以及所述温度分布数据输入经过训练的第二深度学习模型，识别出基于温度的伤口特征数据；

将用于伤口评估的数据输入经过训练的伤口评估模型，得到伤口评估结果；其中所述用于伤口评估的数据包括：所述尺寸数据、所述三个伤口子区域的组织类型、所述温度分布数据以及所述基于温度的伤口特征数据。

3.根据权利要求1-2任一项所述的一种伤口智能评估方法，其特征在于：

所述基于温度的伤口特征数据至少包括伤口深度、窦道体积、渗液量、细菌膜面积中的其中一种。

4.根据权利要求1-2任一项所述的一种伤口智能评估方法，其特征在于：

在将所述光学图像输入经过训练的第一深度学习模型之前，还包括：

对所述光学图像进行去噪处理；

将所述光学图像归一化或标准化；

对所述光学图像进行数据增强处理。

5.根据权利要求1-2任一项所述的一种伤口智能评估方法，其特征在于：

所述用于伤口评估的数据还至少包括CT、核磁共振、B超、X光成像、既往病史中的其中一种。

6.根据权利要求1-2任一项所述的一种伤口智能评估方法，其特征在于：

所述用于伤口评估的数据分为数值型数据、文本型数据及图像数据；

在将用于伤口评估的数据输入经过训练的伤口评估模型之前，对所述用于伤口评估的数据进行预处理，具体包括：

对所述用于伤口评估的数据中的所述数值型数据进行正则化；

将所述用于伤口评估的数据中的所述文本型数据编码转化为数值型，再进行正则化；

对所述用于伤口评估的数据中的所述图像数据去均值并归一化。

7.根据权利要求1-2任一项所述的一种伤口智能评估方法，其特征在于：

根据所述用于伤口评估的数据的历史动态数据绘制历史变化曲线，形成伤口愈合全过程动态变化特征图；

通过回归算法预判伤口发生变化或愈合的时间点，评估伤口发展趋势及伤口愈合速度。