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。
技术关键词
图像分析
宫颈涂片图像
路径特征数据
细胞形态特征
特征选择
门控循环单元
搜索算法
病变区域特征
数据收集模块
图像增强
成分分析
注意力机制
图像处理
融合特征
原始图像数据
阶段
分析模块
视觉
系统为您推荐了相关专利信息
信用风险评估
数据分布特征
金融风险分析方法
主成分分析技术
关键特征值
睡眠障碍数据
决策树模型
分型方法
睡眠障碍患者
样本
光纤配线柜
路径优化方法
应力
解码器结构
深度特征提取
决策支持系统
深度学习算法
历史维修数据
智能分析模块
监控飞机状态