【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及尿酸监测，具体涉及基于深度学习的尿酸监测方法。
技术介绍
1、基于深度学习的尿酸监测是指利用深度学习技术来分析和处理与尿酸水平相关的生物医学数据，从而实现对尿酸浓度的精确测量和预测。深度学习是一种先进的人工智能技术，通过构建和训练多层神经网络，能够从大量复杂的、非线性的医学数据中自动提取特征，识别模式，并进行准确的预测。在尿酸监测中，这些数据可以来自血液或尿液的化学分析、图像处理，以及其他生理指标的测量。
2、深度学习模型可以被训练来分析患者的尿液或血液样本中的化学成分，通过学习这些数据之间的复杂关系，模型能够预测尿酸的水平。与传统的方法相比，基于深度学习的监测方法具有更高的准确性和灵活性，能够更早地检测到异常的尿酸水平，从而有助于早期诊断和治疗痛风等相关疾病。此外，这种方法还可以实现连续监测，通过便携式或可穿戴设备，患者可以在日常生活中实时获取自己的尿酸水平数据，便于及时采取干预措施。
3、利用深度学习技术来分析和处理图像数据时，尿酸结晶和其他相关病理特征通常是通过超声波成像技术捕捉，深度学习算法通过分析这些超声波图像，能够识别和量化与高尿酸相关的特征，例如尿酸结晶的位置、大小和形态，从而实现对尿酸水平的精确监测和疾病早期预警，提高临床诊断和治疗的效率。
4、现有技术存在以下不足：
5、现有技术利用深度学习技术来分析和处理超声波图像时，通常是对预处理后的超声波图像进行直接分析。当超声波图像在病理特征位置处出现无法通过预处理去除的异常时，若进行直接分析，病理特征位置的
6、在所述
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部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于深度学习的尿酸监测方法，通过深度学习分析预处理后的超声波图像，识别病理特征并进一步提取特征和异常分析，对病理特征位置的图像质量进行评估，确保图像质量正常时再进行识别，提高了尿酸结晶和其他病变的识别精度，减少漏诊和误诊，对于图像质量异常，通过分析判断异常范围为局部或整体，整体异常时通知医疗人员检查设备，局部异常时建议重新扫描，提升了图像质量和深度学习分析的准确性，确保病理特征识别结果可靠，为临床诊断提供有力支持，以解决上述
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中的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于深度学习的尿酸监测方法，包括以下步骤：
3、获取经过预处理后的尿酸检测超声波图像，为后续的深度学习分析提供高质量的数据基础；
4、在经过预处理的超声波图像中，应用深度学习算法对尿酸病理特征进行初步识别，检测出患者的病变区域；
5、在识别出病理特征后，获取病理特征位置处的图像信息，对图像信息进行进一步的特征提取，对提取的特征进行异常分析后，基于异常分析后的特征建立数据分析模型，对病理特征位置处的图像质量进行评估，识别出图像质量异常；
6、在识别出病理特征位置处存在图像质量异常时，以病理特征中心处为原点画出一个面积为s的圆，继续在超声波图像的其他位置随机选取若干个面积为s的圆进行综合分析，将图像质量异常的情况划分为局部异常和整体异常；
7、对于整体异常的超声波图像，发出预警通知，提示相关医疗人员超声波图像拍摄设备存在异常，对于局部异常的超声波图像，建议医疗人员重新扫描病理特征位置处存在图像质量异常的局部区域，获得清晰和准确的局部图像。
8、优选的，应用深度学习算法对尿酸病理特征进行初步识别，检测出患者的病变区域的具体步骤如下：
9、收集大量的尿酸检测超声波图像数据，其中包括正常样本和具有明确尿酸病理特征的病变样本；
10、对收集的图像进行标注，标记出病变区域和正常区域；
11、使用预处理后的标注数据构建深度学习模型，将标注好的数据分为训练集和验证集，利用训练集对深度学习模型进行训练，训练过程中，对深度学习模型的参数进行反复调整来学习图像中的尿酸病理特征；
12、在模型训练完成后，使用独立的测试数据集对模型进行评估，根据评估结果，对模型进行优化，提高模型的性能；
13、将训练和优化后的模型部署到超声波图像识别系统中，对获取的超声波图像进行病理特征的初步识别，检测出病变区域。
14、优选的，对图像信息进行进一步的特征提取，提取的特征包括运动伪影信息和深度衰减信息，运动伪影是指由于患者在超声波成像过程中发生移动所导致的图像模糊和失真，深度衰减是指超声波在组织中传播时，随着深度的增加，其信号强度逐渐减弱的现象。
15、优选的，对运动伪影信息和深度衰减信息进行异常分析处理后，生成运动伪影复杂度指数和深度衰减异常指数，基于异常分析后的运动伪影复杂度指数和深度衰减异常指数建立数据分析模型，生成图像质量评估系数，通过图像质量评估系数对病理特征位置处的图像质量进行评估，识别出图像质量异常。
16、优选的，在识别出病理特征后，获取病理特征位置处的图像信息，将病理特征位置处对图像信息分析生成的图像质量评估系数与预先设定的图像质量参考阈值进行比对分析，对图像质量进行异常识别，比对分析的过程如下：
17、若图像质量评估系数大于等于图像质量参考阈值，则生成图像质量正常信号，将该病理特征位置处的图像质量标记为正常；
18、若图像质量评估系数小于图像质量参考阈值，则生成图像质量异常信号，将该病理特征位置处的图像质量标记为异常。
19、优选的，将图像质量异常的情况划分为局部异常和整体异常的具体步骤如下：
20、确定病理特征的中心位置，记为点，其坐标为，对病理特征位置处的图像区域计算图像质量评估系数；
21、以为圆心，画出半径为r的圆，将该圆的面积记为s；
22、在超声波图像的其他位置随机选取l个点作为圆心，其中，f=1、2、3、4、……、l，l为正整数，记每个点的坐标为，以每个点为圆心，画出半径为r的圆，确保每个圆的面积均为s；
23、对每个随机选取的圆计算图像质量评估系数，将计算得出的图像质量评估系数标定为，其中，表示第f个点对应的图像质量评估系数；
24、将所有随机圆的图像质量评估系数进行综合，计算出一个综合图像质量评估系数，计算的表达式为：，式中，表示综合图像质量评估系数；
25、将综合图像质量评估系数与预先设定的综合图像质量参考阈值进行比对分析，若综合图像质量评估系数小于等于综合图像质量参考阈值，则将图像质量异常判定为局部异常，若综合图像质量评估系数大于综合图像质量参考阈值，则将图像质量异常判定为整体异常。
26、优选的，在识别出病理特征后，获取病理特征位置本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，应用深度学习算法对尿酸病理特征进行初步识别，检测出患者的病变区域的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，对图像信息进行进一步的特征提取，提取的特征包括运动伪影信息和深度衰减信息，运动伪影是指由于患者在超声波成像过程中发生移动所导致的图像模糊和失真，深度衰减是指超声波在组织中传播时，随着深度的增加，其信号强度逐渐减弱的现象。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，对运动伪影信息和深度衰减信息进行异常分析处理后，生成运动伪影复杂度指数和深度衰减异常指数，基于异常分析后的运动伪影复杂度指数和深度衰减异常指数建立数据分析模型，生成图像质量评估系数，通过图像质量评估系数对病理特征位置处的图像质量进行评估，识别出图像质量异常。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，在识别出病理特征后，获取病理特征位置处的图像信息，将病理特征位置处
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，将图像质量异常的情况划分为局部异常和整体异常的具体步骤如下：
7.根据权利要求4所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，在识别出病理特征后，获取病理特征位置处的运动伪影信息，对运动伪影信息进行异常分析处理后，生成运动伪影复杂度指数的具体步骤如下：
8.根据权利要求4所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，在识别出病理特征后，获取病理特征位置处的深度衰减信息，对深度衰减信息进行异常分析处理后，生成深度衰减异常指数的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，应用深度学习算法对尿酸病理特征进行初步识别，检测出患者的病变区域的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，对图像信息进行进一步的特征提取，提取的特征包括运动伪影信息和深度衰减信息，运动伪影是指由于患者在超声波成像过程中发生移动所导致的图像模糊和失真，深度衰减是指超声波在组织中传播时，随着深度的增加，其信号强度逐渐减弱的现象。
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，对运动伪影信息和深度衰减信息进行异常分析处理后，生成运动伪影复杂度指数和深度衰减异常指数，基于异常分析后的运动伪影复杂度指数和深度衰减异常指数建立数据分析模型，生成图像质量评估系数，通过图像质量评估系数对病理特征位置处的图像质量进行评估，...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗文彩，张瑜，
申请(专利权)人：湖南安瑜健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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