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申请/专利权人：南充市身心医院(南充市第六人民医院、南充市优抚医院)
摘要：本发明涉及人工智能领域，尤其涉及基于人工智能的神经源性膀胱病情预测系统，上述系统包括膀胱CT扫描模块、数据采集模块、智能预测模块、管理控制平台，本发明采用了基于小波降噪的Highboostfiltering算法，突出膀胱CT图像的管道结构与图像细节，抑制Highboostfiltering算法产生的噪声，提升膀胱CT图像的对比度以及细节，改善膀胱CT图像的质量提高视觉感知；本发明使用GCN模型与优化的多头注意力GAT的集成模型，对膀胱CT图像的特征进行全局关系与上下文信息提取，得到更丰富的特征，同时捕捉图像内部的关联关系，提高人工智能预测算法对神经源性膀胱病情分类预测的准确性。
主权项：1.基于人工智能的神经源性膀胱病情预测系统，其特征在于：包括膀胱CT扫描模块、数据采集模块、智能预测模块、管理控制平台；所述膀胱CT扫描模块，使用CT机对就诊之人的膀胱结构进行扫描，得到神经源性膀胱与正常膀胱的膀胱CT图像；所述数据采集模块，采集膀胱CT扫描模块所扫描的膀胱CT图像，将膀胱CT图像发送给图像质量提升模块；所述智能预测模块，采用基于小波降噪的Highboostfiltering算法，对膀胱CT图像进行改善，得到改善后的膀胱CT图像，并采用基于小波降噪的Highboostfiltering算法，对改善后的膀胱CT图像进行分类预测，得到预测结果，并将预测结果发送给管理控制平台；所述管理控制平台，对膀胱CT扫描模块、数据采集模块与智能预测模块进行后台的管理控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南充市身心医院(南充市第六人民医院、南充市优抚医院) 基于人工智能的神经源性膀胱病情预测系统
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