一种基于人工智能的医疗图形数据交互方法

本发明涉及神经网络模型技术领域，具体为一种基于人工智能的医疗图形数据交互方法，获取医疗图像中相邻像素间的灰度差异，识别图像的像素边界，计算边界区域内像素密度分布，分析密度分布波动超过波动阈值的区域形态变化率，生成医疗图形数据特征区域集。本发明，通过精确分析图像像素灰度差异，能够有效识别边界和密度突变区域，从而提升关键区域的提取准确性。交互点与特征区域的适配关系提高了操作的精确性，使得用户反馈更加高效和精准。对交互轨迹和频次的分析确保了操作的稳定性，避免了误操作的发生。结合触发强度和偏移范围的自适应修正，增强了数据交互的鲁棒性。