[发明专利]一种基于人工智能的新生儿黄疸识别装置、设备、系统在审
申请号: | 201811271008.6 | 申请日: | 2018-10-29 |
公开(公告)号: | CN109480775A | 公开(公告)日: | 2019-03-19 |
发明(设计)人: | 张雅琳;章赛春;张红梅;陈霞;张鹏;游丽霞;舒展慧 | 申请(专利权)人: | 杭州市儿童医院 |
主分类号: | A61B5/00 | 分类号: | A61B5/00 |
代理公司: | 北京华际知识产权代理有限公司 11676 | 代理人: | 李浩 |
地址: | 310014 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于人工智能的新生儿黄疸识别装置、设备、系统,该装置通过收集大量的历史新生儿黄疸图像并对这些图像进行特征提取从而得到训练样本,将这些训练样本输入到细粒度分类模型中进行训练得到新生儿黄疸识别模型。最后,通过摄像头拍摄当前新生儿黄疸图像,按照上述的特征提取方法提取到该图像的目标特征,然后将目标特征带入到训练好的新生儿黄疸识别模型中从而得到了该图像对应的黄疸等级。由此可见,采用本装置可以实现对新生儿黄疸的识别,避免用户往返医院,降低了各项费用,同时其效率也较高。由于人工智能识别新生儿黄疸的设备与上述装置相对应,因此同样具有上述效果。 | ||
搜索关键词: | 新生儿黄疸 图像 人工智能 目标特征 识别装置 特征提取 训练样本 人工智能识别 摄像头拍摄 细粒度分类 方法提取 黄疸 往返 | ||
【主权项】:
1.一种基于人工智能的新生儿黄疸识别装置,其特征在于,该装置包括:收集单元,用于收集历史新生儿黄疸图像;提取单元,用于根据影响黄疸的参数对历史新生儿黄疸图像进行特征提取;训练单元,用于将提取到的特征作为训练样本代入到分类模型中进行训练以得到新生儿黄疸识别模型;具体为:将从历史新生儿黄疸图像中提取的特征及其对应的等级代入分类模型中进行训练以得到新生儿黄疸识别模型;获取初始识别模型作为分类模型;所述初始识别模型从标准服务器获取;当前用户基于自身的新生儿特点从标准服务器中获取和所述新生儿特点相符合的新生儿黄疸识别模型作为初始识别模型;获取单元,用于获取摄像头拍摄的当前新生儿黄疸图像并提取当前新生儿黄疸图像的目标特征,并将目标特征带入到新生儿黄疸识别模型中以得到黄疸等级。
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