具有远程监控功能的风湿病诊疗系统及方法

本技术涉及智能监控领域，且更为具体地，涉及一种具有远程监控功能的风湿病诊疗系统及方法。

背景技术：

1、风湿病是一类包括风湿性关节炎等多种自身免疫性疾病的统称。风湿病的特点是免疫系统异常攻击自身组织，导致损害关节、皮肤、器官等部位，易引发炎症。其中，风湿性关节炎是风湿病中最常见的类型，主要表现为关节炎症、关节肿胀、关节功能障碍等症状。

2、在风湿病诊断中，判断关节炎症的程度非常重要。关节炎症是风湿性关节炎患者最常见的症状之一，其严重程度不仅影响患者的生活质量，还可能导致关节畸形和功能障碍。因此，及时准确地评估关节炎症的程度对于制定有效的治疗方案至关重要。传统的诊断方法主要依赖于医生的经验和专业知识。然而，由于医生的数量有限、部分地区医疗资源不足以及患者可能行动不便，可能导致患者无法及时得到专业的诊断和治疗。

3、因此，期待一种具有远程监控功能的风湿病辅助诊疗系统及方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本技术。

2、根据本技术的一个方面，提供了一种具有远程监控功能的风湿病诊疗系统，其包括：

3、关节x光图像获取模块，用于获取被诊断患者对象的关节x光图像；

4、数据传输模块，用于将所述关节x光图像通过无线通信网络传输至远程监控服务器；

5、多尺度特征提取模块，用于在所述远程监控服务器，对所述关节x光图像进行多尺度特征提取以得到关节x光浅层特征图和关节x光语义特征图；

6、特征显化增强模块，用于在所述远程监控服务器，基于所述关节x光语义特征图的前景信息对所述关节x光浅层特征图进行前景特征显化与空间信息增强以得到空间显化前景显著化关节x光浅层特征图；

7、评估结果生成模块，用于在所述远程监控服务器，基于所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图来确定评估结果；

8、其中，所述特征显化增强模块，包括：

9、前景信息显著化单元，用于对所述关节x光浅层特征图进行前景信息显著化以得到前景显著化关节x光浅层特征图；

10、空间信息增强单元，用于将所述前景显著化关节x光浅层特征图通过多尺度泛空间注意力模块以得到所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图；

11、其中，所述空间信息增强单元，用于：

12、以如下多尺度泛空间注意力增强公式对所述前景显著化关节x光浅层特征图进行处理以得到所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图；其中，所述多尺度泛空间注意力增强公式为：

13、；

14、；

15、其中，为所述前景显著化关节x光浅层特征图，为空间注意力加权特征矩阵，表示平均池化，表示最大值池化，表示随机池化，表示级联，、和分别是平均池化特征矩阵、最大值池化特征矩阵和随机池化特征矩阵，表示进行基于卷积核的卷积处理，表示sigmoid激活函数，为所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图，表示点乘。

16、在上述的具有远程监控功能的风湿病诊疗系统中，所述多尺度特征提取模块，包括：

17、图像数据预处理单元，用于对所述关节x光图像进行图像锐化处理以得到锐化关节x光图像；

18、关节x光图像多尺度特征提取单元，用于将所述锐化关节x光图像通过关节多尺度特征提取器以得到所述关节x光浅层特征图和所述关节x光语义特征图。

19、在上述的具有远程监控功能的风湿病诊疗系统中，所述关节多尺度特征提取器为空洞金字塔网络。

20、在上述的具有远程监控功能的风湿病诊疗系统中，所述前景信息显著化单元，包括：

21、掩码提取子单元，用于从所述关节x光语义特征图提取前景对象掩码矩阵；

22、掩码施加子单元，用于将所述前景对象掩码矩阵和所述关节x光浅层特征图通过前景显著化网络以得到所述前景显著化关节x光浅层特征图。

23、在上述的具有远程监控功能的风湿病诊疗系统中，所述掩码施加子单元，用于：

24、将所述前景对象掩码矩阵和所述关节x光浅层特征图沿通道维度按位置相乘以得到所述前景显著化关节x光浅层特征图。

25、在上述的具有远程监控功能的风湿病诊疗系统中，所述评估结果生成模块，用于：

26、将所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图通过基于分类器的炎症程度评估器以得到所述评估结果，所述评估结果为炎症程度等级标签。

27、在上述的具有远程监控功能的风湿病诊疗系统中，还包括用于对所述关节多尺度特征提取器、所述前景显著化网络、所述多尺度泛空间注意力模块和所述基于分类器的炎症程度评估器进行训练的训练模块；其中，所述训练模块，包括：

28、训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括被诊断患者对象的训练关节x光图像，以及，炎症程度等级标签的真实值；

29、训练图像数据预处理单元，用于在所述远程监控服务器，对所述训练关节x光图像进行图像锐化处理以得到训练锐化关节x光图像；

30、训练关节x光图像多尺度特征提取单元，用于将所述训练锐化关节x光图像通过所述关节多尺度特征提取器以得到训练关节x光浅层特征图和训练关节x光语义特征图；

31、训练掩码提取单元，用于从所述训练关节x光语义特征图提取训练前景对象掩码矩阵；

32、训练前景显著化单元，用于将所述训练前景对象掩码矩阵和所述训练关节x光浅层特征图通过所述前景显著化网络以得到训练前景显著化关节x光浅层特征图；

33、训练空间信息增强单元，用于将所述训练前景显著化关节x光浅层特征图通过所述多尺度泛空间注意力模块以得到训练空间显化前景显著化关节x光浅层特征图；

34、分类损失单元，用于将所述训练空间显化前景显著化关节x光浅层特征图通过基于分类器的炎症程度评估器以得到分类损失函数值；

35、训练单元，用于以所述分类损失函数值来对所述关节多尺度特征提取器、所述前景显著化网络、所述多尺度泛空间注意力模块和所述基于分类器的炎症程度评估器进行训练，其中，在训练的每一轮迭代中，对所述训练空间显化前景显著化关节x光浅层特征图进行优化。

36、根据本技术的另一个方面，提供了一种具有远程监控功能的风湿病诊疗方法，其包括：

37、获取被诊断患者对象的关节x光图像；

38、将所述关节x光图像通过无线通信网络传输至远程监控服务器；

39、在所述远程监控服务器，对所述关节x光图像进行多尺度特征提取以得到关节x光浅层特征图和关节x光语义特征图；

40、在所述远程监控服务器，基于所述关节x光语义特征图的前景信息对所述关节x光浅层特征图进行前景特征显化与空间信息增强以得到空间显化前景显著化关节x光浅层特征图；

41、在所述远程监控服务器，基于所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图来确定评估结果；

42、其中，在所述远程监控服务器，基于所述关节x光语义特征图的前景信息对所述关节x光浅层特征图进行前景特征显化与空间信息增强以得到空间显化前景显著化关节x光浅层特征图，包括：

43、前景信息显著化单元，用于对所述关节x光浅层特征图进行前景信息显著化以得到前景显著化关节x光浅层特征图；

44、空间信息增强单元，用于将所述前景显著化关节x光浅层特征图通过多尺度泛空间注意力模块以得到所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图；

45、其中，将所述前景显著化关节x光浅层特征图通过多尺度泛空间注意力模块以得到所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图，包括：

46、以如下多尺度泛空间注意力增强公式对所述前景显著化关节x光浅层特征图进行处理以得到所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图；其中，所述多尺度泛空间注意力增强公式为：

47、；

48、；

49、其中，为所述前景显著化关节x光浅层特征图，为空间注意力加权特征矩阵，表示平均池化，表示最大值池化，表示随机池化，表示级联，、和分别是平均池化特征矩阵、最大值池化特征矩阵和随机池化特征矩阵，表示进行基于卷积核的卷积处理，表示sigmoid激活函数，为所述空间显化前景显著化关节x光浅层特征图，表示点乘。

50、与现有技术相比，本技术提供的一种具有远程监控功能的风湿病诊疗系统及方法，其通过利用无线通信网络传输技术与基于深度学习的人工智能技术，在远程监控服务器中挖掘与捕捉关节x光图像中的局部隐含空间特征信息，并通过前景信息与空间多尺度关联信息的显著化处理，深入地理解关节的病变特征与炎症程度，从而实现对关节炎症的智能远程辅助诊疗，为医生诊治患者的风湿病提供精确和直观的参考，提高患者的就医体验，增强治疗依从性。