【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像分析领域，特别涉及一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统。
技术介绍
1、心胸创伤是指由于外力作用导致的胸部和心脏的损伤，包括但不限于肋骨骨折、心包积液、心脏挫伤、血气胸等。这类创伤在交通事故、坠落、暴力事件等情况下较为常见，具有高发病率和高致死率的特点。由于心胸创伤的复杂性和多样性，及时、准确的诊断对于患者的预后至关重要。然而，传统的诊断方法存在一定的局限性，主要表现在以下几个方面：
2、诊断速度慢：传统的影像学检查如x光、ct扫描等需要较长的时间进行图像采集和分析，无法满足急诊情况下对快速诊断的需求。
3、诊断准确性不足：由于心胸创伤的复杂性，传统的影像学检查有时难以准确识别细微的损伤，容易导致误诊或漏诊。
4、依赖经验：传统的诊断方法高度依赖医生的经验和专业知识，不同医生之间的诊断结果可能存在较大差异，影响诊断的一致性和可靠性。
5、而超声影像作为一种无创、实时的影像学检查方法，近年来在心胸创伤的诊断中得到了广泛应用。但其应用仍面临一些挑战。首先，超声图像质量受多种因素影响，如患者体型、操作技术等，可能导致图像噪声较大，影响诊断效果。其次，超声图像的解读需要医生具备较高的专业知识和经验，不同医生之间的诊断结果可能存在差异。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统。
2、为了解决上述技术问题，本专
3、本专利技术提供一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，包括：
4、超声成像模块，用于获取心胸区域的超声图像，所述超声成像模块包括超声探头和图像采集装置，能够实时捕捉高分辨率的心胸区域超声图像；
5、数据处理模块，用于对获取的超声图像进行预处理，包括图像去噪、增强和标准化，所述数据处理模块包括：
6、图像去噪单元，用于去除超声图像中的噪声；
7、图像增强单元，用于提高超声图像的对比度和清晰度；
8、图像标准化单元，用于将超声图像转换为统一的格式和尺寸；
9、深度学习诊断模块，基于预处理后的超声图像，利用预训练的深度学习模型进行心胸创伤的自动化诊断，所述深度学习模型包括vgg-11、3dresnet-34、alexnet、densenet、vggnet和resnet模型，所述深度学习诊断模块包括：
10、特征提取单元，用于从预处理后的超声图像中提取多层次的图像特征；
11、分类单元，用于根据提取的图像特征对心胸创伤类型进行分类；
12、诊断建议生成单元，用于基于分类结果生成诊断建议；
13、诊断结果输出模块，用于输出诊断结果和建议，所述诊断结果输出模块包括：
14、显示单元，用于在显示屏上显示诊断结果和建议；
15、报告生成单元，用于生成详细的诊断报告，报告中包括诊断结果、建议以及相关图像。
16、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述深度学习诊断模块通过迁移学习和图像增广的方法进行训练，以克服小样本对模型训练的影响，所述迁移学习包括：
17、利用预训练模型的权重作为初始参数；
18、在目标数据集上进行微调，以适应特定的诊断任务；
19、所述图像增广方法包括旋转、平移、缩放、翻转和颜色变换，以增加训练数据的多样性。
20、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述数据处理模块对超声图像数据进行信息脱敏和预处理，排除超声机器型号和图像批次的混杂因素的影响，所述信息脱敏包括：
21、去除图像中的患者个人信息；
22、对图像进行随机化处理，以防止数据泄露；
23、所述预处理包括图像的归一化和分割，以确保输入数据的一致性。
24、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述深度学习诊断模块通过5折交叉验证进行模型评估，每次迭代500次，记录模型在训练过程中的学习曲线和精度曲线，所述交叉验证包括：
25、将数据集分为5个子集，每次使用其中4个子集进行训练，1个子集进行验证；
26、交替使用不同的子集进行验证，以确保模型的泛化能力；
27、记录每次验证的损失值和准确率，以评估模型性能。
28、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述深度学习诊断模块的超参数包括网络结构、学习率、优化器、惩罚系数及batch size，并根据验证集中的损失下降和精度升高的趋势进行调整，所述超参数调整包括：
29、根据验证集的表现动态调整学习率，以加速收敛；
30、选择适当的优化器，以提高模型的训练效率；
31、调整惩罚系数以防止过拟合；
32、根据数据集的大小和硬件资源调整batch size，以平衡训练速度和内存使用。
33、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述深度学习诊断模块在心包积液和心包填塞的诊断任务中，采用resnet模型；在血气胸的诊断任务中，采用vggnet模型，所述诊断任务包括：
34、对心包积液和心包填塞的超声图像进行特征提取和分类；
35、对血气胸的超声图像进行特征提取和分类；
36、通过比较不同模型的auc值，选择最优模型进行诊断。
37、与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
38、1：本专利技术可辅助临床医疗人员快速识别心包积液、心包填塞、血气胸等常见心胸创伤，能够批量读取心脏超声文件，自动诊断识别并进行可视化展示，解决心胸创伤快速筛查的问题，实现对心胸创伤的快速化、智能化诊断。
39、2：本专利技术系统操作简单，不依赖使用人员有临床经验；准确率高，并基于大规模临床数据库构建，能够广泛部署使用。
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1.一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述深度学习诊断模块通过迁移学习和图像增广的方法进行训练，以克服小样本对模型训练的影响，所述迁移学习包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述数据处理模块对超声图像数据进行信息脱敏和预处理，排除超声机器型号和图像批次的混杂因素的影响，所述信息脱敏包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述深度学习诊断模块通过5折交叉验证进行模型评估，每次迭代500次，记录模型在训练过程中的学习曲线和精度曲线，所述交叉验证包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述深度学习诊断模块的超参数包括网络结构、学习率、优化器、惩罚系数及Batch Size，并根据验证集中的损失下降和精度升高的趋势进行调整，所述
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述深度学习诊断模块在心包积液和心包填塞的诊断任务中，采用ResNet模型；在血气胸的诊断任务中，采用VGGNet模型，所述诊断任务包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述深度学习诊断模块通过迁移学习和图像增广的方法进行训练，以克服小样本对模型训练的影响，所述迁移学习包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述数据处理模块对超声图像数据进行信息脱敏和预处理，排除超声机器型号和图像批次的混杂因素的影响，所述信息脱敏包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的手术后心胸创伤超声影像自动化诊断系统，其特征在于，所述深度学习...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪智礼，李玉琳，李成想，金哲川，董家乐，杨健，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京安贞医院，
类型：发明
国别省市：
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