申请/专利权人：海南师范大学

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117860213A

主分类号：A61B5/0205

分类号：A61B5/0205;A61B5/00;A61B5/11;A61B5/145;A61B5/1455;A61B5/372;A61B5/346;G16H50/30;G06F18/213;G06F18/20;G06V10/56;G06V10/54;G06V40/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及生物医学技术领域，具体为基于人工智能的海龟疾病监控系统及方法，基于人工智能的海龟疾病监控系统包括图像识别模块、生物标记物检测模块、运动追踪模块、实时健康监测模块、疾病趋势分析模块、数据优化处理模块、智能决策优化模块。本发明中，基于卷积神经网络算法，图像识别模块提升了海龟外貌特征识别准确性和效率，生物标记物检测和运动追踪模块分析海龟体液和活动模式，获取全面精准的健康信息，实时监测模块依赖行为追踪报告，确保数据实时准确，疾病趋势分析模块通过大数据和模式识别预测疾病趋势和风险，智能决策优化模块利用增强学习算法与环境智能互动，实现智能精准决策。

主权项：1.基于人工智能的海龟疾病监控系统，其特征在于：所述基于人工智能的海龟疾病监控系统包括图像识别模块、生物标记物检测模块、运动追踪模块、实时健康监测模块、疾病趋势分析模块、数据优化处理模块、智能决策优化模块；所述图像识别模块基于卷积神经网络算法，自动识别并记录收集的高分辨率海龟图像中的外貌特征，生成图像识别数据；所述生物标记物检测模块基于图像识别数据，通过生物传感器和化学分析方法，分析海龟体液的分子标记物，生成生物标记物报告；所述运动追踪模块基于图像识别数据，利用行为识别技术追踪海龟的活动模式和行为习惯，生成行为追踪报告；所述实时健康监测模块基于行为追踪报告，结合生物信号传感技术，实时监测海龟的生理参数，生成生理参数数据；所述疾病趋势分析模块基于生物标记物报告和生理参数数据，利用大数据分析和模式识别技术，预测海龟疾病的趋势和风险，生成疾病趋势预测报告；所述数据优化处理模块基于疾病趋势预测报告，采用数据特征提取和降维技术，对数据进行优化处理，生成优化后的数据集；所述智能决策优化模块基于优化后的数据集，采用增强学习算法，与环境互动，通过奖励机制优化决策，生成智能决策建议。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南师范大学 基于人工智能的海龟疾病监控系统及方法

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