本发明属于甲沟炎检测，具体涉及甲沟炎智能检测系统。
背景技术：
1、甲沟炎是一种常见的足部疾病，主要发生在脚趾甲周围，由细菌感染引起，表现为趾甲一侧或双侧甲沟近端发红、肿胀、疼痛，随后可能出现脓点并流脓，严重时会导致肉芽组织增生，甚至使整个指、趾甲浮起、脱落。
2、通过检测可以及早发现甲沟炎的迹象，避免病情进一步发展；根据病情的严重程度，医生可以制定合适的治疗方案，甲沟炎如果不及时治疗，感染可能扩散到甲床或周围组织，甚至引起全身感染；通过检测可以及时发现并控制感染，防止并发症的发生；检测有助于医生为患者提供个性化的护理建议；在治疗过程中，定期的检测可以评估治疗效果，及时调整治疗方案；甲沟炎容易复发，通过检测可以了解复发的原因和危险因素，从而采取相应的预防措施。
3、传统的甲沟炎检测方法主要依赖于医生的直接观察和经验判断，这种方法易受外界环境、医生经验差异等因素影响，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供甲沟炎智能检测系统，通过预先拍摄并处理甲沟炎照片，构建并训练甲沟炎检测模型，实现自动化、高精度的甲沟炎检测。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：甲沟炎智能检测系统，包括
3、数据采集模块，所述数据采集模块用于收集大量甲沟炎患者的脚趾照片作为训练数据；
4、预处理模块，所述预处理模块对收集的照片进行预处理；
5、模型构建模块，所述模型构建模块基于深度学习技术，构建甲沟炎检测模型；
6、训练模块，所述训练模块使用预处理后的照片对模型进行训练，通过不断优化模型参数，提高模型对甲沟炎特征的识别能力，最终得到最优甲沟炎检测模型；
7、实时检测模块，所述实时检测模块用于检测时，通过高清相机拍摄患者需要检测的脚趾照片，对拍摄的照片进行预处理操作；
8、导入模块，所述导入模块用于将处理后的照片输入到最优甲沟炎检测模型中，最优甲沟炎检测模型自动分析图像特征，并给出是否患有甲沟炎及病情严重程度的判断结果；
9、结果展示与反馈模块，所述结果展示与反馈模块将检测结果以图形化界面展示给医生或患者，提供用户交互功能，允许医生对检测结果进行确认或修正，并收集用户反馈以进一步优化模型。
10、作为本发明的一种优选的技术方案，收集大量甲沟炎患者的脚趾照片作为训练数据，包括正常脚趾照片和不同程度甲沟炎的照片。
11、作为本发明的一种优选的技术方案，对收集的照片进行预处理，包括去噪、增强对比度、边缘检测。
12、作为本发明的一种优选的技术方案，所述去噪包括统计滤波法、小波变换法；所述增强对比度包括直方图均衡化、对比度拉伸；所述边缘检测包括基于梯度的方法、基于机器学习的方法。
13、作为本发明的一种优选的技术方案，将检测结果以图形化界面展示给医生或患者，包括病变区域高亮显示、病情评估报告。
14、作为本发明的一种优选的技术方案，构建甲沟炎检测模型的方法如下：
15、收集大量的甲沟炎患者和健康人群的脚部图像；
16、对收集到的图像进行标注，明确标出哪些图像显示了甲沟炎的症状，哪些图像是健康的；
17、去除模糊、重复或质量不佳的图像；通过旋转、缩放、裁剪、翻转操作增加数据量，提高模型的泛化能力；调整图像的像素值范围，使其适合模型的输入要求；
18、选择卷积神经网络进行模型构建。
19、作为本发明的一种优选的技术方案，优化模型参数的方法包括参数调整策略，梯度下降法及其变体。
20、作为本发明的一种优选的技术方案，所述变体包括批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降。
21、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
22、通过引入深度学习技术，实现了甲沟炎检测的自动化和智能化，显著提高了检测效率和准确性；
23、通过对大量样本的学习和训练，模型能够准确识别甲沟炎的各种特征，包括细微的病变迹象，提高了检测的精度；
24、相比传统的人工检测方法，本发明通过图像处理技术减少了光线、角度等外界因素对检测结果的影响；
25、采用多个模块组合的方式，各模块功能明确、相互独立，便于维护和升级。
1.甲沟炎智能检测系统，其特征在于：包括
2.根据权利要求1所述的甲沟炎智能检测系统，其特征在于：收集大量甲沟炎患者的脚趾照片作为训练数据，包括正常脚趾照片和不同程度甲沟炎的照片。
3.根据权利要求1所述的甲沟炎智能检测系统，其特征在于：对收集的照片进行预处理，包括去噪、增强对比度、边缘检测。
4.根据权利要求3所述的甲沟炎智能检测系统，其特征在于：所述去噪包括统计滤波法、小波变换法；所述增强对比度包括直方图均衡化、对比度拉伸；所述边缘检测包括基于梯度的方法、基于机器学习的方法。
5.根据权利要求1所述的甲沟炎智能检测系统，其特征在于：将检测结果以图形化界面展示给医生或患者，包括病变区域高亮显示、病情评估报告。
6.根据权利要求1所述的甲沟炎智能检测系统，其特征在于：构建甲沟炎检测模型的方法如下：
7.根据权利要求1所述的甲沟炎智能检测系统，其特征在于：优化模型参数的方法包括参数调整策略，梯度下降法及其变体。
8.根据权利要求7所述的甲沟炎智能检测系统，其特征在于：所述变体包括批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降。
