摘要
本发明涉及宫腔镜技术领域,提供了一种宫腔镜图像目标检测方法及系统,该方法包括将宫腔镜插入患者宫腔内,实时采集宫腔内组织的高清晰度图像和环境数据;利用图像识别技术进行自动化分析,识别不同类型的病变组织,自动进行病变评估,获得第一评估数据;根据患者生理数据集,通过多层次神经网络模型关联分析评估病变的未来发展潜力,并对病变区域进行风险等级划分,并生成第二评估数据;根据所述第二评估数据,自动生成风险评估报告。本发明能够客观、自动地输出针对性的风险评估报告,为宫腔内病变的科学评估和智能化管理提供了可靠的数据支持和技术保障。
技术关键词
患者生理数据
风险评估报告
神经网络模型
多层次
图像识别技术
免疫系统
多尺度特征融合
宫腔镜技术
基因
边缘检测
组织
金字塔
深度神经网络
病变特征
图像采集模块
设计特征
系统为您推荐了相关专利信息
集成算法
预报方法
卷积神经网络模型
优化卷积神经网络
构建卷积神经网络
图片融合方法
融合特征
交叉注意力机制
可见光图像
解码器