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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数据分析的直肠术后吻合口并发症检测系统，涉及智能检测领域，其通过获取直肠术后吻合口X线图像，并利用基于人工智能的图像数据处理和分析算法来进行直肠术后吻合口X线图像分析，以根据直肠术后吻合口X线图像的高频成分浅层特征来自动地判断吻合口处是否有瘘管。这样，可以利用数据分析和人工智能技术实现对直肠术后吻合口X线图像的自动分析和判断，以检测吻合口处是否存在瘘管，通过这样的方式，可以为医生提供诊断和治疗的辅助决策和支持，有助于减少患者并发症的风险。

主权项：1.一种基于数据分析的直肠术后吻合口并发症检测系统，其特征在于，包括：吻合口X线图像获取模块，用于获取直肠术后吻合口X线图像；图像高频成分提取模块，用于提取所述直肠术后吻合口X线图像中的高频成分以得到吻合口X线高频成分图像；图像浅层特征提取模块，用于对所述吻合口X线高频成分图像进行图像浅层特征提取以得到吻合口X线高频成分特征图；语义强化模块，用于将所述吻合口X线高频成分特征图通过基于金字塔池化模块的上下文信息编码器以得到吻合口X线高频成分语义强化特征图；局部特征显著提取模块，用于将所述吻合口X线高频成分语义强化特征图通过基于自适应注意力层的局部特征显著器以得到自适应强化吻合口X线高频成分特征图作为自适应强化吻合口X线高频成分特征；并发症检测结果确定模块，用于基于所述自适应强化吻合口X线高频成分特征，确定并发症检测结果；其中，所述局部特征显著提取模块，用于：将所述吻合口X线高频成分语义强化特征图通过所述基于自适应注意力层的局部特征显著器以如下自适应显著化公式进行处理以得到所述自适应强化吻合口X线高频成分特征图；其中，所述自适应显著化公式为： ； ； ； ；其中，表示所述吻合口X线高频成分语义强化特征图，表示对特征图中沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值池化处理，表示所述吻合口X线高频成分语义强化特征图的通道特征向量，和表示卷积层的权重和偏置，表示激活函数，表示所述通道特征向量的卷积特征向量，表示所述卷积特征向量中第个位置的特征值，表示权重特征向量，表示按位置点乘，表示所述自适应强化吻合口X线高频成分特征图；其中，所述并发症检测结果确定模块，包括：特征优化单元，用于对所述自适应强化吻合口X线高频成分特征图展开得到的自适应强化吻合口X线高频成分特征向量进行特征优化以得到优化自适应强化吻合口X线高频成分特征向量；吻合口处瘘管判断单元，用于将所述优化自适应强化吻合口X线高频成分特征向量通过基于分类器的并发症检测结果生成器以得到并发症检测结果，所述并发症检测结果用于表示吻合口处是否有瘘管；其中，所述特征优化单元，包括，校正子单元，用于基于所述自适应强化吻合口X线高频成分特征图展开得到的自适应强化吻合口X线高频成分特征向量和所述吻合口X线高频成分特征图展开得到的吻合口X线高频成分特征向量计算校正特征向量；特征融合子单元，用于以所述校正特征向量与所述自适应强化吻合口X线高频成分特征向量融合以得到优化自适应强化吻合口X线高频成分特征向量；其中，所述校正子单元，用于基于所述自适应强化吻合口X线高频成分特征图展开得到的自适应强化吻合口X线高频成分特征向量和所述吻合口X线高频成分特征图展开得到的吻合口X线高频成分特征向量，以如下校正公式计算校正特征向量；其中，所述校正公式为： ；其中，是所述自适应强化吻合口X线高频成分特征向量和所述吻合口X线高频成分特征向量的均值特征向量，和分别是分类器针对所述自适应强化吻合口X线高频成分特征向量和所述吻合口X线高频成分特征向量的权重矩阵，表示向量的转置，表示矩阵乘法，表示按位置相加，是所述校正特征向量。

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百度查询： 吉林大学 一种基于数据分析的直肠术后吻合口并发症检测系统