公开(公告)号：CN117078999A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310793965.X

申请日：2023-06-29

Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)

Inventor： 林璞旋 ,  綦仰之 ,  郭丽蕊 ,  钟娟 ,  王东方 ,  喻获丹 ,  汤雅迪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/143 ,  G06V10/80 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了基于多特征拟合的臀部压力性损伤图像分类方法，包括以下步骤：S1：获取基线信息，计算组织压力损伤量化值；S2：训练机器学习模型；S3：获取损伤部分的整体光学照片img1和红外照片img3，以及按压压疮边缘时的光学照片img2；S4：将img1输入到压疮分割模型中，计算各属性特征的量化值；S5：将img2输入到压疮分割模型，计算各属性特征的量化值；S6：将img3作为输入提取温度范围属性、高温区域面积占比属性、温度梯度属性特征，并计算得到各属性特征的量化值；S7：计算得到腺压疮等级系数；S8：根据腺压疮等级系数进行分类。本发明将光学照片和红外照片结合，进行更全面的、综合的进行多特征量化和拟合，利于提高压疮等级分类的准确性。