摘要
本发明涉及健康数据分析技术领域,具体为一种消化道健康数据分析方法及系统,包括以下步骤,基于消化道内镜图像数据,通过高斯滤波器,对图像进行去噪处理,并利用直方图均衡化,增强图像对比度,应用卷积神经网络,通过卷积层、ReLU激活层和池化层的组合,从图像中提取视觉特征,生成视觉特征数据。本发明,通过结合卷积神经网络与Faster R‑CNN,提高了病变区域检测的准确性和速度,实现快速精准识别,长短期记忆网络分析时间序列数据,预测病情发展,支持早期诊断,随机森林算法识别异常模式,增强疾病预警,拓扑数据分析揭示病变结构和关联,结合医学知识图谱的决策树算法提供个性化治疗建议,考虑综合效益和风险,实现更精准、个性化的诊疗。
技术关键词
视觉特征
医学知识图谱
健康数据分析方法
长短期记忆网络
线性回归模型
生物标志物数据
模式识别
时间序列数据分析
消化道内镜
空间结构特征
直方图均衡化
随机森林模型
区域建议网络
识别异常信息
图像
生成疾病
决策树算法
高斯滤波器
系统为您推荐了相关专利信息
定量分析方法
排放量
锂电池
系统边界
线性回归模型
显示器面板
视觉识别系统
关键工艺参数
可调光轴
时间序列预测模型
时空深度学习
数据管理模块
模型训练模块
多维时空数据
平台
多年冻土
长短期记忆网络
随机森林
算法
线性加权法