技术特征：
1.一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，其特征在于：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。2.根据权利要求1所述的一种人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于：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。3.一种人工智能医学图像自动诊断方法，其特征在于，如下步骤：s1、所述检测设备对患者进行医疗成像检测；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；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；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；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；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；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；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；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。4.根据权利要求3所述的一种人工智能医学图像自动诊断方法，其特征在于：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。
技术总结
本发明涉及医疗诊断技术领域，且公开了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，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。诊断时提供参考佐证。诊断时提供参考佐证。
技术研发人员：黄翦 魏缘圆 陆忠远 蓝金艳 陈世富 黎文培
受保护的技术使用者：右江民族医学院
技术研发日：2022.07.07
技术公布日：2022/9/13