摘要
本发明涉及胆红素检测技术领域,提供了一种基于图像分析的胆红素检测方法,包括六个主要步骤:首先,使用标准化光源的摄影设备采集受试者前臂皮肤图像;然后,对图像进行预处理,包括去噪、颜色校正和对比度增强;第三步建立多任务学习模型,提取图像特征;第四步引入自注意力机制和多尺度特征融合模块,提高图像分割的精度和鲁棒性;第五步从分割后的图像中提取底层特征,包括颜色、纹理和形状特征;最后,将各种特征进行融合,通过胆红素浓度预测解码器输出最终预测值;此外,通过使用联合损失函数对图像分割和胆红素浓度预测任务进行优化,提高模型的整体性能。
技术关键词
胆红素
图像分割
解码器
图像分析
编码器
多任务学习模型
多尺度特征融合
注意力机制
联合损失函数
加权特征
纹理特征
直方图均衡化方法
控制拍摄角度
颜色校正
摄影设备
层级
双边滤波方法
系统为您推荐了相关专利信息
敏感信息识别方法
图片
BERT模型
识别敏感信息
二分类器
融合特征
交叉注意力机制
生成方法
电子设备
预训练模型
机器人本体
编码电机
驱动轮
运动控制单元
传感器模块
辅助维修系统
三维模型
终端设备
显示设备
手势特征
知识图谱嵌入方法
三元组
快照
知识图谱嵌入技术
编码器模块