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申请/专利权人：浦江县人民医院

摘要：本发明公开了一种肺结核拍片数据记录系统，包括数据采集模块、图像处理模块、数据存储模块、数据分析模块和结果展示模块：所述数据采集模块用于获取肺结核患者的拍片图像数据，并将其传输至图像处理模块，该模块配备智能感应装置，能自动识别拍片设备的连接状态，实现快速的数据采集，同时具备图像质量预评估功能，对采集到的图像初步判断是否满足后续处理要求；本发明通过采用先进的图像处理技术，包括去噪、增强和多尺度特征融合策略，显著提升了肺结核拍片图像的质量。有效去除了噪声干扰，从而大幅提高了诊断的准确性，为患者的早期治疗提供了可靠依据。

主权项：1.一种肺结核拍片数据记录系统，包括数据采集模块、图像处理模块、数据存储模块、数据分析模块和结果展示模块，其特征在于：所述数据采集模块用于获取肺结核患者的拍片图像数据，并将其传输至图像处理模块，该模块配备智能感应装置，能自动识别拍片设备的连接状态，实现快速的数据采集，同时具备图像质量预评估功能，对采集到的图像初步判断是否满足后续处理要求，图像质量预评估通过公式：Q＝a×S+b×C+c×R进行计算，其中Q表示图像质量评估值，S表示清晰度得分，C表示对比度得分，R表示分辨率得分，a、b、c为权重系数；所述图像处理模块对接收的拍片图像进行去噪、增强和特征提取处理，得到处理后的图像数据，其采用先进的自适应滤波算法进行去噪，利用基于生成对抗网络的增强技术提升图像质量，并引入多尺度特征融合策略进行特征提取，以捕捉更全面的病灶信息，去噪过程通过公式：I_clean＝I_noisy-η×N实现，其中I_clean表示去噪后的图像，I_noisy表示含噪图像，η表示滤波系数，N表示噪声估计值；所述数据存储模块用于存储处理后的图像数据以及相关的患者信息，采用多层级的存储架构，将高频访问数据存储在高速存储介质中，低频数据存储在大容量低成本的存储介质中，同时结合数据压缩技术，节省存储空间，数据压缩率根据公式CR＝O-CO×100％计算，其中CR表示压缩率，O表示原始数据大小，C表示压缩后数据大小；所述数据分析模块对存储的数据进行分析，包括病灶区域的识别、大小测量和病情发展趋势预测，运用深度学习神经网络模型实现病灶的精准识别，基于图像分割算法精确测量病灶大小，并通过时间序列分析方法预测病情发展趋势，还能根据患者的个体差异和治疗方案进行个性化的分析，病情发展趋势预测基于公式：T＝fP,t，其中T表示病情发展趋势预测结果，P表示患者的历史拍片数据特征向量，t表示时间变量，f为预测函数；所述结果展示模块以图表和报告的形式向用户展示分析结果，支持三维可视化展示，让用户更直观地了解病灶的位置和形态，同时提供数据对比功能，方便用户查看不同时期拍片数据的变化。

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