一种人工智能医学图像自动诊断系统和方法

1.本发明涉及医疗诊断技术领域，具体为一种人工智能医学图像自动诊断系统和方法。


背景技术：

2.医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程，医学影像发展至今，除了x射线以外，还有其他的成像技术，并发展出多种的影像技术应用。另外在生医资讯应用方面，为能所产生的数位影像档案与影像数位化档案，可以交换与查阅，发展出医疗数位影像传输协定技术。常用的医学影像技术包括：核磁共振成像、x射线ct、超声ct、γ射线ct、医学超音波检查等等；市场缺少能够综合多种医学影像的人工智能医学图像自动诊断系统和方法，且随着信息化程度的日益提高，人们已经可以通过各种信息终端获取医疗信息，但如何根据已知的症状提供给用户准确的疾病与症候诊断结果，仍是一个亟需解决的问题，同时传统借助检验人员的医学经验作出诊断结论，这种过程需要消耗大量的人力资源，诊断效率低下，并且诊断准确率也相对低下，缺乏资料佐证。


技术实现要素：

3.(一)解决的技术问题
4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种人工智能医学图像自动诊断系统和方法，解决了上述背景中提出的问题。
5.(二)技术方案
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人工智能医学图像自动诊断系统，包括服务器、用户终端、检测设备，所述服务器包括有数据库、数据提取模块、判断模块、输入模块、图像处理模块、图像识别模块，所述图像处理模块包括增强单元、降噪单元、压缩单元，所述输入模块分别与用户终端、检测设备连接，所述输入模块、所述用户终端、所述检测设备内部均设有无线模块。
7.优选的，所述检测设备包括ct机、磁共振成像机、核素影像设备等医疗成像设备。
8.一种人工智能医学图像自动诊断方法，如下步骤：
9.s1、所述检测设备对患者进行医疗成像检测；
10.s2、将医疗图像传输给所述服务器，通过所述输入模块内所述无线模块进行接收，或在已有图像基础上用户使用所述用户终端上传医学图像；
11.s3、所述图像处理模块内所述增强单元、所述降噪单元、所述压缩单元依次对图像进行增强降噪压缩处理；
12.s4、将处理过的图像使用所述图像识别模块，识别出图像对应人体部位，与识别出图像的种类，并对该组图像进行分类；
13.s5、所述服务器在所述图像识别模块识别上传图像中人体部位后，通过所述数据
提取模块提取对应部位的正常图像数据，且与上传数据进行对比；
14.s6、所述判定模块对数据库中正常图像与上传图像进行对比判定，如为对比结果为相识度较高，判定结果为正常无病变，如存在差异，将判定为异样；
15.s7、所述数据提取模块提取对应部位的异样图像数据，通过多次对比，筛选出最接近、相识度最高的数据库图像，并提取该图像数据的诊断资料暂存；
16.s8、用户利用所述用户终端，向所述服务器输入自身病症，所述服务器对比用户病症与数据库图像对应的存档病症，如结果相识度较高，将确定病症；
17.s9、将所述数据库中对应病症的治疗方案与意见指导传输给所述用户终端供患者使用。
18.优选的，在对比出异样图像后，所述服务器利用windowing算法增强病灶，突显病灶部位，供线下医生判定。
19.(三)有益效果
20.本发明提供了一种人工智能医学图像自动诊断系统和方法，具备以下有益效果：
21.本发明使用过程中，自动识别出用户上传图像对应的人体结构位置进行分类，提取处对应位置与对应图像种类，利用数据库中大量的图像与图像对应的诊断、病症、治疗方案、就医指导建议等资料诊断患者病情，并对患者自身上传的病情病况加以综合判断，最终提供给用户准确的疾病与症候诊断结果，并为患者提供就医指导与意见，可以在医生诊断时提供参考佐证。
附图说明
22.图1为本发明的系统结构示意图；
23.图2为本发明中图像处理模块的结构示意图。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.如图1-2所示，本发明提供一种技术方案：一种人工智能医学图像自动诊断系统，包括服务器、用户终端、检测设备，服务器包括有数据库、数据提取模块、判断模块、输入模块、图像处理模块、图像识别模块，图像处理模块包括增强单元、降噪单元、压缩单元，输入模块分别与用户终端、检测设备连接，输入模块、用户终端、检测设备内部均设有无线模块，数据库内存储有大量图像与图像对应的诊断、病症、治疗方案、就医指导建议；识别时识别出图像对应图像是由哪种机器拍摄检测出的图像，会对应图像种类与图像人体位置去查找对应数据库内的图像资料。
26.进一步的，检测设备包括ct机、磁共振成像机、核素影像设备等医疗成像设备，检测的医学图像没有局限，只需数据库内存有对应数据。
27.一种人工智能医学图像自动诊断方法，如下步骤：
28.s1、检测设备对患者进行医疗成像检测；
29.s2、将医疗图像传输给服务器，通过输入模块内无线模块进行接收，或在已有图像基础上用户使用用户终端上传医学图像；
30.s3、图像处理模块内增强单元、降噪单元、压缩单元依次对图像进行增强降噪压缩处理；
31.s4、将处理过的图像使用图像识别模块，识别出图像对应人体部位，与识别出图像的种类，并对该组图像进行分类；
32.s5、服务器在图像识别模块识别上传图像中人体部位后，通过数据提取模块提取对应部位的正常图像数据，且与上传数据进行对比；
33.s6、判定模块对数据库中正常图像与上传图像进行对比判定，如为对比结果为相识度较高，判定结果为正常无病变，如存在差异，将判定为异样；
34.s7、数据提取模块提取对应部位的异样图像数据，通过多次对比，筛选出最接近、相识度最高的数据库图像，并提取该图像数据的诊断资料暂存；
35.s8、用户利用用户终端，向服务器输入自身病症，服务器对比用户病症与数据库图像对应的存档病症，如结果相识度较高，将确定病症；
36.s9、将数据库中对应病症的治疗方案与意见指导传输给用户终端供患者使用，当数据库无法匹配到对应图像数据，服务器将会实时上报，以罕见病为结果处理。
37.进一步的，在对比出异样图像后，服务器利用windowing算法增强病灶，突显病灶部位，供线下医生判定，智能诊断结果需与医生诊断结果相互佐证。
38.综上可得，本发明的工作流程：可以通过检测设备对患者进行医疗成像检测，也可以在用户已有图像基础上用户使用用户终端上传医学图像给服务器；图像处理模块内增强单元、降噪单元、压缩单元依次对图像进行增强降噪压缩处理；将处理过的图像使用图像识别模块，识别出图像对应人体部位，并对该组图像进行分类；服务器在图像识别模块识别上传图像中人体部位后，通过数据提取模块提取对应部位的正常图像数据，且与上传数据进行对比；判定模块对数据库中正常图像与上传图像进行对比判定，如为对比结果为相识度较高，判定结果为正常无病变，如存在差异，将判定为异样；数据提取模块提取对应部位的异样图像数据，通过多次对比，筛选出最接近、相识度最高的数据库图像，并提取该图像数据的诊断资料暂存；用户利用用户终端，向服务器输入自身病症，服务器对比用户病症与数据库图像对应的存档病症，如结果相识度较高，将确定病症；将数据库中对应病症的治疗方案与意见指导传输给用户终端供患者使用。
39.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
40.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。