一种皮肤烧伤程度的识别方法

：本发明属于医学图像处理，具体涉及一种基于深度学习算法的皮肤烧伤程度的识别方法，旨在对烧伤皮肤进行分类与分析，用于辅助临床诊断和治疗。

背景技术

0、
背景技术：

1、在烧伤治疗过程中，准确评估烧伤深度和范围是制定治疗方案的关键。目前，烧伤皮肤的评估主要依赖于医生的经验和人工判读，受主观因素影响较大，存在准确性不足、效率较低的问题。传统的图像处理技术在烧伤分类中也面临识别精度低、难以应对复杂情况等挑战。随着人工智能技术的发展，深度学习方法在图像识别领域展现出卓越的性能，为解决烧伤分类难题提供了新的解决方案。

技术实现思路

0、
技术实现要素：

1、本发明的目的是提供一种基于resnet18模型的皮肤烧伤程度的识别方法，以解决现有技术中的上述不足之处。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于resnet18模型的皮肤烧伤程度的识别方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、分类算法模块、评估与优化模块及后处理模块。

3、所述数据采集模块用于收集不同烧伤等级的皮肤图像数据，构建多样化的数据集，该模块可通过专业医疗设备获取皮肤表面和深层图像数据。数据采集模块能够针对一度、二度和三度烧伤的皮肤进行采集，为后续的模型训练和验证提供数据支撑，并且能够进行数据标注，以提高训练数据的准确性和有效性。

4、所述数据预处理模块用于对数据采集模块收集的皮肤图像进行处理，包括图像去噪、归一化处理和数据增强。该模块通过高斯模糊方法降低图像噪声，使用直方图均衡化增强图像对比度，并将图像标准化至[0,1]的范围。通过数据增强操作，如随机旋转、翻转、缩放等方式，增加数据的多样性，以提升模型的泛化能力和稳健性。

5、所述分类算法模块用于对经过预处理的烧伤皮肤图像进行分类。该模块基于resnet18模型进行构建，结合注意力机制增强特征提取能力。输入图像后，模型能够输出对应的一度、二度或三度烧伤分类结果，并利用softmax分类器提供每个类别的概率值。该模块能够准确区分不同烧伤等级，提升分类的精确性和准确度。

6、所述评估与优化模块用于评估分类算法模块的性能，并进行模型优化。通过在训练集、验证集和测试集上的性能评估，包括准确率、召回率和f1-score等指标，评估与优化模块能够及时调整模型参数和超参数，采用早停法和学习率调度法以防止过拟合，从而确保模型的性能达到最佳水平。

7、所述后处理模块用于对分类算法模块输出的分类结果进行进一步优化。该模块采用时间序列平滑方法，对多帧图像的分类结果进行平滑处理，以减少单帧图像的误判现象。通过该模块，分类结果的稳定性和可靠性得到提升，为医生提供更准确且可信的烧伤等级信息，帮助其在短时间内做出精准诊断。

8、进一步地，所述数据预处理模块还用于对不同分辨率和大小的图像进行统一的尺寸调整，以确保输入模型的图像具有一致的尺寸。该模块能够自动调整图像的亮度、对比度以及色彩平衡，以减少图像拍摄过程中由于设备或环境差异带来的影响。此外，数据预处理模块还包括基于特征点的图像对齐操作，以确保不同角度拍摄的皮肤区域能够更准确地对齐，提高分类精度。数据预处理模块还支持对烧伤皮肤图像进行分割，将大面积的烧伤区域划分为多组小块皮肤，以便后续的小目标识别，提高对细微烧伤特征的检测能力。

9、进一步地，所述分类算法模块还用于利用迁移学习技术，通过在大型图像数据集上预训练的resnet18模型，提升对烧伤皮肤图像的特征提取能力。通过使用注意力机制，该模块能够自动聚焦于烧伤区域，减弱背景区域的干扰，从而进一步提高分类的准确性和稳定性。分类算法模块支持对分割后的小块皮肤区域进行独立分类和识别，针对每个小区域生成细化的分类结果，确保对小范围烧伤特征的精确捕捉。分类算法模块还支持通过特定参数调整，以适应不同类型和规模的数据集需求。

10、进一步地，所述评估与优化模块还用于自动生成模型性能报告，并基于评估结果自动调整训练参数，例如优化器类型、学习率、批次大小等。该模块能够在模型训练过程中动态调整学习率调度策略，以便在训练初期快速收敛，在后期精细调优。此外，评估与优化模块还支持使用k折交叉验证，以确保模型的评估结果更加稳定和全面。对每组小块皮肤的识别结果进行综合分析，提升整体分类性能，并通过精确识别出微小烧伤区域，提高对不同烧伤等级的区分能力。

11、进一步地，所述后处理模块还用于对多帧图像的分类结果进行加权平均，以降低单帧异常数据对整体分类结果的影响。该模块能够根据时间序列信息，动态调整分类结果的权重，进一步平滑结果输出，减少环境变化和患者微小移动带来的影响。后处理模块针对分割后的多组小块皮肤分类结果，通过聚合分析，提供更加精细的分类结果，以准确区分各个小块区域的烧伤等级，从而显著提高整体分类结果的稳定性，为医生提供更加连续和可靠的诊断参考。

12、有益效果：

13、本发明通过引入基于注意力机制的方法，增强了模型对关键特征的聚焦能力，从而显著提升了烧伤皮肤分类的精度，降低了误诊率，确保医生能够更精准地评估烧伤等级。

14、本发明采用全面自动化的识别流程，显著减少了医生的工作量，并在短时间内提高了识别效率，使得临床应用更加便捷，能够处理更多病例。

15、本发明采用结合早停法和学习率调度法的先进训练策略，确保模型能够在最佳状态下收敛，有效防止过拟合，从而提升了模型的泛化能力，适应不同场景。

16、本发明设计具有广泛适用性，使该方法适用于各类烧伤病例的初步诊断，能够为医生制定个性化的治疗方案提供可靠的科学依据，从而提高临床治疗效果。

1.一种皮肤烧伤程度的识别方法，其特征在于，包括：数据采集模块、数据预处理模块、分类算法模块、评估与优化模块和后处理模块；

2.根据权利要求1所述的皮肤烧伤程度的识别方法，其特征在于，所述数据采集模块包括：

3.根据权利要求1所述的皮肤烧伤程度的识别方法，其特征在于，所述数据预处理模块包括：图像去噪子模块、图像增强子模块和图像缩放子模块；

4.根据权利要求1所述的皮肤烧伤程度的识别方法，其特征在于，所述分类算法模块进一步包括：特征提取子模块和分类器子模块；

5.根据权利要求1所述的皮肤烧伤程度的识别方法，其特征在于，所述评估与优化模块包括：性能评估子模块和模型优化子模块；

6.根据权利要求1所述的皮肤烧伤程度的识别方法，其特征在于，所述后处理模块包括：结果平滑子模块和可视化子模块；所述结果平滑子模块用于对多帧分类结果进行平滑处理，以提高分类结果的连续性；所述可视化子模块用于将分类结果可视化，便于医生进行判断和决策。

7.根据权利要求1～6任一项所述的皮肤烧伤程度的识别方法，其特征在于，所述分类算法模块采用迁移学习的方式进行模型训练，以提高模型对新数据的适应能力。

8.一种皮肤烧伤程度的识别方法的实现步骤，包括以下步骤：