【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及关节超声图像，具体为基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统及方法。
技术介绍
1、关节超声是一种利用超声波成像技术对关节部位进行检查的方法，它可以帮助医生诊断各种关节疾病，如关节炎、肌腱炎、滑囊炎和韧带损伤等，关节超声检查具有无创、无辐射、实时性和便携性等优点，超声波通过探头发射并接收高频声波，这些声波在经过不同密度的组织时会产生反射，从而形成图像，超声波无创、无辐射，适合对软组织进行评估。
2、尽管现有基于神经网络的系统可以在医生进行关节超声图像解读时提供辅助，但是仍旧没有办法综合结合患者的自身多种临床信息进行综合性解读，从而可能会导致误诊或漏诊。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统及方法，具备充分的结合患者的个人信息、关节病变相关病信息、历史关节超声图像综合全面分析当前关节超声图像，减少了误诊漏诊等优点。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，包括信息采集模块、分析处理模块以及评估输出模块；
5、所述信息采集模块包括患者信息采集单元、相关病信息采集单元以及历史关节超声图像信息采集单元，所述患者信息采集单元通过网络连接医院中心系统进行患者的基本信息hx采集，并形成患者基本信息数据集，所述相关病信息采集单元通过网络连接医院中心系统进行关节病变相关病信息b
6、所述分析处理模块包括患者信息分析单元与相关病信息分析单元，所述患者信息分析单元通过患者基本信息数据集与历史关节超声图像信息数据集进行患者群体数据组hzqt评估，所述患者群体数据组hzqt根据患者基本信息数据集提取，包括不同性别患者的年龄群体，所述相关病信息分析单元根据关节病变相关病信息数据集与历史关节超声图像信息数据集进行相关病指数xgzs评估，所述分析处理模块将分析得到的患者群体数据组hzqt与相关病指数xgzs发送给评估输出模块；
7、所述评估输出模块根据患者群体数据组hzqt评估结果进行当前关节超声图像浅红颜色标识；
8、所述评估输出模块将相关病指数xgzs评估结果按照初级、中级、高级等级划分，并依次按照浅黄、中度黄、深黄进行等级颜色标识。
9、优选的，所述患者基本信息数据集的表达式为：{hx1a、hx2a、hx3a、…、hxna}，其中hx1a代表患者基本信息数据集中的第一个患者基本信息，hxna代表患者基本信息数据集中的最后一个患者基本信息，n代表采集基本信息的患者有n名，a代表患者的基本信息，包括患者的年龄、性别、生活习惯、家族病史。
10、优选的，所述关节病变相关病信息数据集的表达式为：
11、{bx1、bx2、bx3、…、bxn}，其中bx1代表关节病变相关病信息数据集中的第一个关节病变相关病信息，bxn代表关节病变相关病信息数据集中的最后一个关节病变相关病信息，n代表采集关节病变相关病信息有n条。
12、优选的，所述历史关节超声图像信息数据集的表达式为：
13、{cx1、cx2、cx3、…、cxn}，其中cx1代表历史关节超声图像信息数据集中的第一个历史关节超声图像信息，cxn代表历史关节超声图像信息数据集中的最后一个历史关节超声图像信息，n代表采集的历史关节超声图像信息有n条。
14、优选的，所述患者群体数据组hzqt根据患者基本信息数据集进行不同性别患者的年龄群体，包括女性少年组、女性中年组、女性老年组、男性少年组、男性中年组、男性老年组，其中，女性少年组包括女性年龄段在0～16岁的少年，女性中年组包括女性年龄段在17～55岁的中年，女性老年组为55岁以上的老年，男性少年组包括男性年龄段在0～16岁的少年，男性中年组包括男性年龄段在17～60岁的中年，男性老年组为60岁以上的老年，所述女性少年组、女性中年组、女性老年组、男性少年组、男性中年组、男性老年组的标号依次为：fs、fz、fl、ms、mz、ml。
15、优选的，所述患者群体数据组hzqt的计算公式如下：
16、
17、上述公式中，代表患者基本信息数据集的总和，代表历史关节超声图像信息数据集的总和，代表患者基本信息数据集中x位女性少年的基本信息数据，代表患者基本信息数据集中y位女性中年的基本信息数据，代表患者基本信息数据集中o位女性老年的基本信息数据，代表患者基本信息数据集中p位男性少年的基本信息数据，代表患者基本信息数据集中q位男性中年的基本信息数据，代表患者基本信息数据集中r位男性老年的基本信息数据。
18、优选的，当所述患者群体数据组hzqt与当前关节超声图像进行对比，根据不同性别患者的年龄群体进行群体对应，将对应群体生成浅红颜色标识。
19、优选的，所述相关病指数xgzs的计算方式如下：
20、
21、上述公式中，w代表具体关节病变相关病信息数据的个数。
22、优选的，当所述相关病指数xgzs小于10％判断为初级，用浅黄进行等级颜色标识，当所述相关病指数xgzs大于10％小于25％判断为中级，用中度黄进行等级颜色标识，当所述相关病指数xgzs大于25％判断为高级，用深黄进行等级颜色标识。
23、基于神经网络的关节超声图像视觉增强方法，包括以下步骤：
24、步骤一、采集患者的基本信息hx、关节病变相关病信息bx、历史关节超声图像信息cx，并分别形成患者基本信息数据集、关节病变相关病信息数据集、历史关节超声图像信息数据集；
25、步骤二、通过患者基本信息数据集与历史关节超声图像信息数据集进行患者群体数据组hzqt评估；
26、步骤三、根据关节病变相关病信息数据集与历史关节超声图像信息数据集进行相关病指数xgzs评估；
27、步骤四、评估输出模块根据患者群体数据组hzqt评估结果进行当前关节超声图像浅红颜色标识；
28、步骤五、相关病指数xgzs评估结果按照初级、中级、高级等级划分，并依次按照浅黄、中度黄、深黄进行等级颜色标识。
29、与现有技术相比，本专利技术提供了基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统及方法，具备以下有益效果：
30、1、本专利技术通过结合患者的基本信息年龄、性别、生活习惯、家族病史，形成患者基本信息数据集，综合考虑患者的基本信息和超声图像的分析结果，减少误诊和漏诊的可能性，全面分析患者的自身情况，进行综合性解读关节超声图像，提升关节超声图像解读效果，通过患者基本信息数据集与历史关节超声图像信息数据集进行不同性别患者的年龄群体患者群体数据组h本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：包括信息采集模块、分析处理模块以及评估输出模块；
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述患者基本信息数据集的表达式为：{Hx1a、Hx2a、Hx3a、···、Hxna}，其中Hx1a代表患者基本信息数据集中的第一个患者基本信息，Hxna代表患者基本信息数据集中的最后一个患者基本信息，n代表采集基本信息的患者有n名，a代表患者的基本信息，包括患者的年龄、性别、生活习惯、家族病史。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述关节病变相关病信息数据集的表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述历史关节超声图像信息数据集的表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述患者群体数据组HZqt根据患者基本信息数据集进行不同性别患者的年龄群体，包括女性少年组、女性中年组、女性老年组、男性少年组、男性中年组、男性老年
6.根据权利要求5所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述患者群体数据组HZqt的计算公式如下：
7.根据权利要求6所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：当所述患者群体数据组HZqt与当前关节超声图像进行对比，根据不同性别患者的年龄群体进行群体对应，将对应群体生成浅红颜色标识。
8.根据权利要求7所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述相关病指数XGzs的计算方式如下：
9.根据权利要求8所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：当所述相关病指数XGzs小于10％判断为初级，用浅黄进行等级颜色标识，当所述相关病指数XGzs大于10％小于25％判断为中级，用中度黄进行等级颜色标识，当所述相关病指数XGzs大于25％判断为高级，用深黄进行等级颜色标识。
10.基于神经网络的关节超声图像视觉增强方法，其特征在于：包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：包括信息采集模块、分析处理模块以及评估输出模块；
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述患者基本信息数据集的表达式为：{hx1a、hx2a、hx3a、···、hxna}，其中hx1a代表患者基本信息数据集中的第一个患者基本信息，hxna代表患者基本信息数据集中的最后一个患者基本信息，n代表采集基本信息的患者有n名，a代表患者的基本信息，包括患者的年龄、性别、生活习惯、家族病史。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述关节病变相关病信息数据集的表达式为：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述历史关节超声图像信息数据集的表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络的关节超声图像视觉增强系统，其特征在于：所述患者群体数据组hzqt根据患者基本信息数据集进行不同性别患者的年龄群体，包括女性少年组、女性中年组、女性老年组、男性少年组、男性中年组、男性老年组，其中，女性少年组包括女性年龄段在0～16岁的少年，女性中年组包括女性年龄段在17～55岁的中年，女性老年组为55岁以上的老...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜继业，韦东君，叶嘉琳，
申请(专利权)人：广州医科大学附属第一医院广州呼吸中心，
类型：发明
国别省市：
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