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本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种普通外科手术智能采集存储系统，包括：文本数据采集模块，用于获取若干个普通外科手术的文本数据；距离修正模块，用于根据每个文本数据中同一词的所有词向量之间的差异，得到两个文本数据中的词向量之间修正后的距离特征；代表性分析模块，用于根据每个词的逆文档频率和两个文本数据中的词向量之间修正后的距离特征，获得每个文本数据的代表性；存储模块，用于根据两个文本数据之间的距离度量进行对所有文本数据的聚类，得到若干个参考类簇，然后根据参考类簇对文本数据进行压缩存储。本发明提高了对文本数据聚类的精度，提高了普通外科手术智能采集存储的效率。

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于脑肿瘤CT数据的智能处理方法，包括：根据脑部区域CT图像构建样本矩阵，获取样本矩阵的若干个数据区域；根据数据区域的无损压缩必要性，获取样本矩阵的所有目标压缩数据区域和非目标压缩数据区域；根据样本矩阵中任意一个数据行内每个目标区域段的有损压缩调整必要性，获取每一数据行的所有待调整目标区域段；对样本矩阵进行不同方式的数据压缩处理，获得压缩后的样本矩阵。本发明降低了脑肿瘤CT图像的存储空间。

本发明涉及精神活动监测技术领域，具体涉及一种用于评估精神活动的生理监测数据处理方法。首先获取待测用户的生理变化时序数据，利用经验模态分解算法对其进行分解，并筛选出目标分量信号。通过对目标分量信号的整体数据特征以及连续变化特征进行编码转化，得到编码数据提高处理效率。因为异常的精神活动通常数据波动会较为复杂，因此计算异常因子以识别数据波动和复杂性，并结合目标分量信号之间的数据值分布相关性，得到异常特征值。这一特征值基于个体自身生理变化时序数据，能更准确地反映个体的精神活动变化。最后，根据异常特征值评估待测用户的精神活动，得到精准且可信的监测结果。

本发明涉及图像处理技术领域，提出了用于肠道内镜的医学图像增强方法，包括：获取肠道内窥镜图像；根据肠道内窥镜HSV图像中分泌物的饱和度特征获取疑似分泌物指数；根据肠道内窥镜HSV图像中像素点的边缘特征获取边缘结构清晰度；根据肠道内分泌物区域局部模糊的特征以及边缘结构特征获取叠加模糊程度系数；根据肠道内窥镜不同区域的纹理复杂程度以及边缘结构清晰度获取病变概率指数；根据每个像素点的边缘结构清晰度、叠加模糊程度系数、病变概率指数获取自适应增益函数，实现肠道内镜的医学图像增强。本发明抑制对不同图像区域进行增强时振铃效应的发生概率，实现对肠道内镜医学图像的自适应增强。

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种心脏超声图像视觉增强方法，包括：采集心脏区域超声图像，获取目标限制参数对应的增强图像，进而得到增强图像中的所有阴影部分，根据所有阴影部分边缘上的像素点获取每个阴影部分的边界连线，根据边界连线获取边界灰度因子以及边界宽度因子，进一步得到所有阴影部分的影响系数，根据影响系数、边界灰度因子以及边界宽度因子获取每个阴影部分的分界程度，筛选清晰阴影，根据分界程度与清晰阴影的数量获取目标限制参数的优选程度，根据优选程度获取最佳限制参数，进而得到最佳增强图像。本发明与人为设置限制参数获取增强图像相比，对于心脏细节的增强效果更好。

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种用于卵巢组织分析的卵泡区域分割方法，包括：对卵巢组织图像进行边缘检测，得到卵巢组织图像中的参考边缘线段，对图像进行二值化和形态学处理，得到参考连通域，从而得到分参考连通域，根据分参考连通域内像素点灰度值之间的差异、边缘线的长度和方向无序性，得到分参考连通域的混乱程度，再结合分参考连通域内边缘线到参考边缘线段的距离，得到分参考连通域的纹理性，从而得到参考边缘线段为基膜边缘线的可能性，以此得到基膜边缘线段，从而获取卵巢组织图像中的卵泡区域。本发明通过卵泡细胞基膜线两侧的细胞形态和纹理的差异来检测基膜线，从而进行细胞分割，令分割效果更好、更准确。