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申请/专利权人：广州尚医网信息技术有限公司

摘要：本发明公开基于人工智能的脑卒中筛查云平台、系统、装置，本平台包括云端与智能终端；智能终端包括视频获取模块，获取颈动脉的超声扫查视频；云端，用于存储或下载超声扫查视频、超声扫查图像，以及计算分析单元的数据；计算分析单元，设置于智能终端或者云端中；对所述超声扫查视频进行预处理，得到超声扫查图像；通过基于CA与SA注意力机制的斑块检测网络检测所述超声扫查图像，确定斑块所在位置；根据斑块类型数据构建斑块类型分类网络；通过所述斑块类型分类网络对斑块进行分类，确定斑块类型信息。本申请增强病灶识别能力，提高识别的准确性，辅助医生提出更准确建议。

主权项：1.一种基于人工智能的脑卒中筛查云平台，其特征在于，本平台包括云端与智能终端；智能终端包括视频获取模块，获取颈动脉的超声扫查视频；云端，存储或下载超声扫查视频、超声扫查图像，以及计算分析单元的数据；计算分析单元，设置于智能终端或者云端中；包括视频处理模块，对所述超声扫查视频进行预处理，得到超声扫查图像；斑块检测模块，通过基于CA与SA注意力机制的斑块检测网络检测所述超声扫查图像，确定斑块所在位置；所述斑块检测网络基于YOLOX网络，包括主干网络、特征提取层、特征融合层和预测层，所述主干网络以及特征提取层均结合CA注意力机制与SA注意力机制进行特征提取；所述斑块检测网络包括CA注意力模块与SA注意力模块，所述主干网络的dark3模块、dark4模块、dark5模块中设置CA注意力模块，将主干网络中dark5模块的输出结果输入SA注意力模块，得到有效特征；所述特征提取层在上采样层后设置CA注意力模块；通过特征融合层将有效特征与原始特征拼接融合，得到融合特征；将所述融合特征输入CA注意力模块，得到最终特征；通过预测层预测所述最终特征；斑块类型分类网络构建模块，根据斑块类型数据构建斑块类型分类网络，在所述斑块类型分类网络提取的斑块类型信息准确度低于预设阈值时，通过损失函数调整、优化所述斑块类型分类网络，直至所述斑块类型分类网络提取的斑块类型信息准确度不低于预设阈值；以多损失函数相加，作为所述斑块类型分类网络的损失函数；其中，所述多损失函数包括AngularPenaltySoftmaxLoss与FocalLoss；斑块类型确定模块，通过所述斑块类型分类网络对斑块进行分类，确定斑块类型信息；斑块计算模块，根据所述斑块类型信息，计算颈动脉狭窄率。

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