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申请/专利权人：南通市肿瘤医院(南通市第五人民医院)

摘要：本发明涉及癌性伤口技术领域，具体为一种癌性伤口监测数据分析处理方法、装置及存储介质，包括以下步骤：基于采集的癌性伤口图像数据，利用卷积神经网络，从伤口图像中抽取边缘特征，包括纹理和颜色深度，并对图像中的癌变区域进行辨识，获得癌变特征描述信息。本发明中，通过深度分析癌性伤口图像数据，提高了伤口监测的准确性和效率，采用图像处理技术抽取伤口的边缘、纹理和颜色深度，能更精细地描述伤口特征，从而提升了诊断的准确度，通过边缘检测技术对伤口的几何边界进行识别，并通过形态学操作分析伤口结构的变化，使得医疗人员能够实时监控伤口愈合过程中的每一次细微变化，循环神经网络的应用进一步分析了伤口尺寸和形状的动态变化。

主权项：1.一种癌性伤口监测数据分析处理方法，其特征在于，包括以下步骤：基于采集的癌性伤口图像数据，利用卷积神经网络，从伤口图像中抽取边缘特征，包括纹理和颜色深度，并对图像中的癌变区域进行辨识，获得癌变特征描述信息；基于所述癌变特征描述信息，运用边缘检测技术识别癌性伤口的几何边界，通过形态学操作，分析伤口的结构变化，并确定伤口区域，获取边界特性验证数据；基于所述边界特性验证数据，应用循环神经网络，对连续的癌性伤口图像进行分析，计算图像序列中的伤口尺寸和形状变化，并分析恶性指标的时间序列数据，获取伤口变化记录；基于所述伤口变化记录，整合伤口尺寸和形态变化数据，评估变化数据对癌性伤口的恶化风险，生成伤口风险评估指标；所述分析恶性指标的时间序列数据的步骤具体为：对所述伤口尺寸和形状变化数据进行迭代分析，与临床患者的恶性指标数据结合，应用公式： ；其中，是第时刻的伤口尺寸和形状变化数据，是同一时刻的临床恶性指标数据，是权重参数，用于平衡尺寸数据和恶性指标的影响，表示整合的时间序列数据；应用统计模型对时间序列数据进行分析，使用公式： ；识别潜在的恶性发展趋势，其中，表示快速傅里叶变换，用于分析时间序列中的频率成分，是比例系数，用于调整分析结果的比例，是从时间序列数据中提取的恶性发展趋势；根据分析结果，评估和记录恶性指标的变化趋势，使用公式： ；获得伤口变化记录，其中，max函数用于捕捉分析结果中的最大值，是的恶性发展趋势记录。

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