医疗健康 算法模型 软件定制 案例

该算法主要对DR系统采集的原始图像进行增强处理。输入原始采集的X摄像图像，通过多尺度分解，对图像的不同频域进行相应的增强或抑制，从而达到增强图像的目的。项目以C/C++编写，封装成标准C库调用，能够被C#,MFC，QT等不同场景下调用。

独立搭建多跳问答系统，结合稀疏检索和稠密检索提升召回率，微调HuggingFaceTransformers模型，提升上下文理解能力与推理精度，集成 LangChain流程，实现跨文档的多步推理 实现批量推理和增量知识库更新，优化响应时间至<1s。项目已开源至github，展示了完整的代码、模型和部署效果。可以上传医疗文件解析，并通过专有的文档进行私有化问答 。 还可以选择是否连网和多跳推理。

该项目致力于在提高现有医学图像分割模型的实时高效性、适应不同数据的能力，在提高现有医学图像分割模型性能的同时降低其计算量和参数量。并完成相关文档撰写，论文及专利转化。在 Intel 酷睿i5 CPU、1000×1000分辨率图像上不做任何推理加速处理的模型推理时间为168ms左右，分割准确性相对于现有模型进一步提高。自研的上采样与下采样策略在其它模型上均能达到约1%以上的性能提升，具备很好的即插即用能力

- 功能层面： - 非接触式精准监测：运用医用级摄像头，对保温箱内的早产儿进行持续视频采集，无需传感器直接接触婴儿，避免了对婴儿造成刺激。基于改进的深度学习算法，如YOLOv4/YOLOv5等，能够精准定位早产儿的头部、四肢、躯干等关键身体部位，实现对其姿态的高精度识别。 - 异常行为智能检测：通过对早产儿姿态的时序分析，系统可以有效识别出持续性异常体位、活动减少等异常姿态模式。一旦检测到这些异常，便会及时发出预警，提示医护人员关注潜在的神经系统问题。 - 模型优化与实时性保障：采用TensorRT等技术对姿态识别模型进行加速，确保系统能够在不损失过多精度的前提下，实现对早产儿姿态的实时监测与分析。针对早产儿体型小、易出现遮挡等特点，对模型的anchor设计进行针对性优化，提升模型在复杂情况下的鲁棒性。 - 业务层面： - 助力早期风险筛查：能够协助医生尽早发现早产儿患脑瘫、神经发育迟缓等疾病的风险信号，为早期干预争取宝贵时间。研究表明，早期干预可使早产儿的脑瘫发生率从35.5‰降到9.4‰ ，对改善早产儿的健康预后具有重要意义。

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CSUF重建系统显著减少了迭代算法的超参数依赖。并且在仅使用 20 个投影的条件下，重建的 CT 图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）出色可达 26 dB 和 0.85。实验结果表明，重建图像具有较好的视觉质量，能够满足临床诊断的需求。

具体功能模块及使用者功能 图像处理功能：对眼底图像进行轮廓裁剪、CLAHE 处理和双目拼接，提取视盘区域，消除光照不均干扰，增强血管纹理细节，实现左右眼图像空间对齐，为诊断提供清晰统一的图像。 疾病检测功能：支持单张或批量图像上传，通过多标签分类能力判别 7 类眼科疾病与正常类别，允许单张图像存在多个病理标签，精准诊断复杂病例。 报告生成功能：快速生成详细诊断报告，支持打印和 PDF 格式导出，方便医生查看、存档及与患者沟通。 历史记录查询功能：便捷查询历史检测记录，包括时间、诊断结果和 AI 建议，便于病情复核与长期存档。 诊断建议功能：集成医疗大模型，依据诊断结果生成个性化治疗建议和健康管理方案，提升患者依从性和诊疗效率。 疾病科普功能：提供常见眼病的详实介绍，包括示意图和文字说明，点击 “了解更多” 可跳转至百度百科获取更多资料。 主要功能路径：用户上传眼底图像，系统对图像进行预处理（轮廓裁剪、CLAHE 处理、双目拼接），然后通过深度学习模型进行疾病检测，生成诊断结果，基于诊断结果生成诊断建议和报告，同时将检测记录存储以便用户查询。用户还可通过疾病科普功能了解相关眼病知识。

红区图 通过AI图像处理技术分离皮肤中到红色成分，运用图像增强技术突显相关症状。 通过红区图能过直观的观察到粉刺、寻常痤疮、酒糟鼻、血管阻导致的色素沉淀、色斑、红血丝等皮肤问题。 红区热力图 运用图像增强技术与症状影像映射分析，通过蓝色-绿色- 黄色-红色渐变映射， 更直观反应肌肤的严重程度。蓝色为健康皮肤，红色为严重程度皮肤。 可以直观的查看人脸痤疮、敏感度、红血丝等问题

本项目集成了肺炎图像智能诊断的多项核心功能模块，主要包括图像上传、肺炎分类、病灶定位及诊断结果可视化。系统支持用户通过Web界面上传胸部X光图像，后端自动调用深度学习模型（DenseNet121、ResNet18、YOLOv8）进行图像分类与病灶检测，实现对肺炎的辅助诊断。分类模块可识别是否患有肺炎，定位模块则标注出疑似病灶区域。所有功能通过Flask框架集成，提供实时、轻量化、一体化的诊断服务路径，极大提升了用户操作便捷性和诊断效率。

基于FFQ问卷算法，获取用户饮食、生活习惯，再依此推荐适合的单粒营养补剂。营养补剂按照每日服用的计量封装为小包，30包为一份。 这样用户可以方便的获取到量身定制的营养补剂，小包的包装也方便携带与服用。

本项目主要进行了心肌疤痕的分割，对患者的心房和疤痕进行分割。由于心肌疤痕过小且离散，所以提出了使用心房辅助心肌疤痕分割的方法。提升分割的准确率，分割心房之后取得心房得边缘作为软注意力提升分割得结果。