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申请/专利权人：暨南大学附属第一医院(广州华侨医院)

摘要：本发明公开了一种用于慢性创面疾病的远程医疗监管系统，该系统包括患者用户终端、医疗用户终端和云服务器，患者用户终端和医疗用户终端分别与云服务器通讯连接；患者用户终端包括创面图像采集模块和基础信息获取模块，创面图像采集模块用于获取患者的初步的慢性创面图像信息，并将患者的初步的慢性创面图像信息进行预处理；基础信息获取模块用于获取患者的基础信息；云服务器包括样本获取模块、创面分析模型构建模块、模型训练模块、创面分析模块、储存模块和电子病例模块；医疗用户终端包括医疗诊断模块、病患监管模块、和医患交互模块；本发明能远程对慢性创面疾病患者的创面进行有效的监管，减少患者往返医院的次数，提高患者的生活质量。

主权项：1.一种用于慢性创面疾病的远程医疗监管系统，其特征在于，包括患者用户终端、医疗用户终端和云服务器，所述患者用户终端和医疗用户终端分别与所述云服务器通讯连接；所述患者用户终端包括创面图像采集模块和基础信息获取模块，所述创面图像采集模块用于获取患者的初步的慢性创面图像信息，并将所述患者的初步的慢性创面图像信息进行预处理；所述基础信息获取模块用于获取患者的基础信息；所述云服务器包括样本获取模块、创面分析模型构建模块、模型训练模块、创面分析模块、储存模块、报警模块和电子病例模块；所述样本获取模块用于采集待识别的慢性创面图像信息并构建相应的慢性创面图像数据集；所述创面分析模型构建模块用于构建创面分析网络模型；所述创面分析网络模型的构建过程如下：1首先采用VGG-16深度卷积神经网络模型作为所述创面分析网络模型的初始模型，所述初始的创面分析网络模型由依次连接的第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、第四卷积块、第五卷积块、第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层组成；2然后将所述初始的创面分析网络模型中的所述第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层调整为卷积层，则新的卷积层为第十四卷积层、第十五卷积层和第十六卷积层，所述第十四卷积层的卷积核数量设置为512，卷积核尺度为1×1，所述第十五卷积层的卷积核数量为1024，卷积核尺度为1×1，然后将所述第十六卷积层的卷积核数量为1024，输出通道数调整为3，卷积核尺度设置为1×1；3采用双线性插值方法对步骤2调整后的网络进行改进，使得改进后网络的输出图像尺寸还原成与输入图像尺寸相同；4将步骤3调整后的网络模型作为所述创面分析网络模型；所述模型训练模块用于采用所述慢性创面图像数据集对所述创面分析网络模型进行训练，得到训练好的创面分析网络模型；所述储存模块用于储存所述云服务器的所有交互数据；所述创面分析模块用于通过所述训练好的创面分析网络模型对预处理后的慢性图像信息进行分析，得到创面分析信息；所述报警模块用于当所述创面分析模块得到的所述创面分析信息异常时，发出相应的报警信号；所述电子病例模块用于存储患者的电子病历，所述电子病历包括患者的所述基础信息和历史创面分析信息；所述医疗用户终端包括医疗诊断模块、病患监管模块、报警接收模块和医患交互模块；所述医疗诊断模块用于根据所述创面分析信息和电子病历对患者作出治疗指导和个性化干预措施，并将所述治疗指导和个性化干预措施记录到患者对应的电子病历；所述病患监管模块用于定期监控患者的慢性创面图像信息、创面分析信息和基础疾病状况，并根据所述慢性创面图像信息、创面分析信息和基础疾病状况对患者的健康状况进行评估；所述报警接收模块用以接收所述报警模块发出的报警信息，医生根据所述报警信息建议患者的下一次面诊时间；所述医患交互模块用于医生和患者针对病情进行通讯交流。

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