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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了基于人工智能的宫颈癌诊断增强系统，包括数据收集模块、图像分析增强模块、数据融合处理模块、诊断流程优化模块和综合分析模块。本发明属于宫颈癌智能诊断技术领域，具体为基于人工智能的宫颈癌诊断增强系统，本发明采用结合图像增强生成的视觉变压卷积双路径模型，进行图像分析增强，为后续最终宫颈癌阶段自动分类提供了较好的特征数据源；采用结合模态分解和混合搜索算法的双向门控循环模型进行宫颈癌阶段自动分级，提升了系统整体的功能自动性、智能性和可用性；采用图像分析、数据融合和阶段分级三种模块独立设计的方法进行系统模块设计，增强了宫颈癌诊断系统的整体可用性和应用泛用性。

主权项：1.基于人工智能的宫颈癌诊断增强系统，其特征在于：包括数据收集模块、图像分析增强模块、数据融合处理模块、诊断流程优化模块和综合分析模块；所述数据收集模块，用于收集宫颈癌诊断增强所需的原始数据集，通过数据收集，得到宫颈癌诊断原始数据集，并将所述宫颈癌诊断原始数据集发送至图像分析增强模块和数据融合处理模块；所述图像分析增强模块，用于处理并分析宫颈癌诊断原始图像数据，具体为依据所述宫颈癌诊断原始数据集中的宫颈涂片图像数据，采用结合图像增强生成的视觉变压卷积双路径模型，进行图像分析增强，得到宫颈癌图像分析数据，并将所述宫颈癌图像分析数据发送至数据融合处理模块和综合分析模块；所述结合图像增强生成的视觉变压卷积双路径模型，进行图像分析增强，得到宫颈癌图像分析数据的步骤，包括：图像处理增强、构建改进双路径模型、特征工程设计、预分类优化模型训练和增强图像分析；所述宫颈癌图像分析数据，具体包括细胞形态特征数据、病变区域特征数据和宫颈癌病变预分类数据；所述数据融合处理模块，用于将图像分析的结果和诊断过程数据进行融合，通过数据融合处理，得到宫颈癌诊断融合数据集，并将所述宫颈癌诊断融合数据集发送至诊断流程优化模块；所述诊断流程优化模块，用于对不同的宫颈癌癌症阶段进行自动分级，通过诊断流程优化，得到宫颈癌诊断明细数据，并将所述宫颈癌诊断明细数据发送至辅助反馈模块；所述综合分析模块，用于结合图像分析和诊断优化的结果进行个性化诊断建议生成，通过结合大预言模型和宫颈癌诊断明细数据进行综合分析，得到个性化诊断辅助建议。

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权利要求：

百度查询： 吉林大学 基于人工智能的宫颈癌诊断增强系统