基于大数据AI的肺部健康的检测系统的制作方法

基于大数据ai的肺部健康的检测系统
技术领域
1.本发明涉及肺部健康检测技术领域，尤其涉及基于大数据ai的肺部健康的检测系统。


背景技术：

2.目前，对肺部健康进行健康检测时，患者需要排队到医院进行肺部取片，由于取片量大，花费的时间较长，人工对比准确率高，但对比效率慢，现有的系统对比是将一个肺片与图像库中的多个肺片进行比对，然而这种方式需要对肺片整个进行扫描，对比起来不够高效且单独的机器对比无法提高准确率，另外患者拍完肺片后无法立马拿到影像或报告，需要长时间坐在医院等待检测结果。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是提供基于大数据ai的肺部健康的检测系统，该系统可以提高肺片的准确率、对比效率，且患者无需等待，可以从客户端自行联网查看报告。
4.为了解决上述问题，采取以下技术方案：
5.基于大数据ai的肺部健康的检测系统，包括图像采集模块、存储端、诊断对比模块、诊断分析模块、客户端与服务器；
6.所述图像采集模块用于采集病患的原肺部图像；
7.所述存储端包括多个肺部健康图像和多种类型的肺部病患图像；
8.所述诊断对比模块用于将图像采集模块的收集的图像与存储端中的图像进行特征比对；
9.所述诊断分析模块用于分析诊断对比模块输出的对比信息，形成诊断建议；
10.所述客户端用于接收并查看原肺部图像、参与原肺部图像对比的图像和诊断建议；
11.所述服务器用于和图像采集模块、存储端网络连接，上传或下载图像采集模块或存储端的肺部图像；
12.所述诊断对比模块将输入的原肺部图像切块分区，以便每个分区形成一个特征图像；
13.所述图像采集模块输入的原肺部图像与存储端中的存储肺部健康图像对比，若相似度达到1，则诊断分析模块输出诊断建议“肺部状态：健康”，若相似度小于1，则将特征图像与肺部健康图像对比，若所有特征图像的相似度均在0.9以上，则诊断分析模块输出建议“肺部状态：良好”，若其中一个特征图像相似度小于0.9，则系统进入深度对比；
14.所述深度对比中，诊断对比模块将输入的肺部病患图像切块分区，以便每个分区形成一个样本图像，将原肺部图像的所有特征图像与肺部病患图像的所有样本图像对应的分区单独对比，根据特征计算特征图像的相似度，若特征图像与样本图像的相似度低，则输出该特征图像的原肺部图像并标记所有特征区域，所述诊断分析模块计算疾病概率并输出
诊断建议“肺部状态：可能存在xx疾病，建议由医师确诊”，将该结果输出至客户端；若特征图像与样本图像的相似度高，则所述诊断分析模块计算疾病概率并输出诊断建议“肺部状态：确定存在xx疾病，请及时就医”，将该结果输出至客户端。
15.其中，还包括挂号端，所述挂号端与客户端网络连接，病患根据诊断建议自行使用挂号端。
16.所述挂号端包括机器挂号端和移动挂号端，所述挂号端通过网络连接后台处理中心，所述后台处理中心通过网络连接医生端，后台处理中心根据空余时间按科室分配挂号需求。
17.所述图像采集模块的收集的图像与存储端中的图像进行特征比对，包括形状特征，密度特征，纹理特征。
18.单个所述特征图像与样本图像的相似度在0.5-0.8之间判定特征图像与样本图像的相似度低，特征图像与样本图像的相似度在0.8以上，判定特征图像与样本图像的相似度高。
19.所述原肺部图像若同时存在特征图像与样本图像的相似度在0.5-0.8之间以及在0.8以上的特征图像时，则所述诊断分析模块计算疾病概率并输出诊断建议“肺部状态：确定存在xx疾病；可能存在xx疾病，建议由医师复诊”。
20.所述特征图像与样本图像的相似度在0.5以下，则表示存储端缺少样本，需要存储端网络连接所述服务器下载图像。
21.所述原肺部图像与存储端的肺部图像摆置方向一致，以确保特征图像与样本图像精确比对。
22.采取上述方案，具有以下优点：
23.由于本发明的基于大数据ai的肺部健康的检测系统包括图像采集模块、存储端、诊断对比模块、诊断分析模块、客户端与服务器，深度对比中，诊断对比模块将输入的原肺部图像切块分区，将每个原肺部图像分成多个特征图像，诊断对比模块将输入的肺部病患图像切块分区，将每个存储的肺部图像分成多个样本图像，利用特征图像和样本图像一一对应进行相似度对比，对比过程中无需对一整张图像进行扫描，简化了对比策略，可以提高对比效率，诊断分析模块将结果输出至客户端，患者可通过客户端联网查看结果，从而无需等待肺片出结果后打印带走。
附图说明
24.图1为本发明的基于大数据ai的肺部健康的检测系统的流程图。
具体实施方式
25.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。
26.如图1所示，基于大数据ai的肺部健康的检测系统，包括图像采集模块、存储端、诊断对比模块、诊断分析模块、客户端与服务器；所述图像采集模块用于采集病患的原肺部图像；所述存储端包括多个肺部健康图像和多种类型的肺部病患图像；所述诊断对比模块用于将图像采集模块的收集的图像与存储端中的图像进行特征比对；所述诊断分析模块用于
分析诊断对比模块输出的对比信息，形成诊断建议；所述客户端用于接收并查看原肺部图像、参与原肺部图像对比的图像和诊断建议；所述服务器用于和图像采集模块、存储端网络连接，上传或下载图像采集模块或存储端的肺部图像，图像采集模块上传的图像为患者的肺部图像，上传至存储端可以方便下一次使用做对比，存储端内置的肺部图像可以由以医生端或患者的客户端自行上传肺部的病患图像，便于形成图像库，进一步地可增加肺片的对比例，可提高该系统对比的准确性。
27.在该系统中，可以将图像可以分别执行两轮对比，这一次对比用于筛选健康的肺部图像，对比过程中可以将原肺部图像和存储端的图像进行单张对比，可以很快筛选出健康的原肺部图像，而其余的图像参与第二轮对比，所述诊断对比模块将输入的原肺部图像切块分区，以便每个分区形成一个特征图像，以便在第二轮对比中提高对比效率。
28.进一步地，本系统中还包括挂号端，所述挂号端与客户端网络连接，病患根据诊断建议自行使用挂号端。
29.在第一轮对比中，所述图像采集模块输入的原肺部图像与存储端内的存储肺部健康图像对比，若两者相似度达到1，则将这些图像筛选出来不参与第二轮对比，诊断分析模块输出诊断建议“肺部状态：健康”，若相似度小于1，则进入第二轮对比，此时将特征图像与肺部健康图像对比，若所有特征图像的相似度均在0.9以上，则诊断分析模块输出建议“肺部状态：良好”，若其中一个特征图像相似度小于0.9，则系统进入深度对比。
30.该系统在深度对比中，诊断对比模块将输入的肺部病患图像切块分区，以便每个分区形成一个样本图像，将原肺部图像的所有特征图像与肺部病患图像的所有样本图像对应的分区单独对比，根据特征计算特征图像的相似度，若特征图像与样本图像的相似度低，则输出该特征图像的原肺部图像并标记所有特征区域，所述诊断分析模块计算疾病概率并输出诊断建议“肺部状态：可能存在xx疾病，建议由医师确诊”，并将该结果输出至客户端，患者确定需要由医师诊断可通过挂号端进行操作；若特征图像与样本图像的相似度高，则所述诊断分析模块计算疾病概率并输出诊断建议“肺部状态：确定存在xx疾病，请及时就医”，将该结果输出至客户端，此时需要患者进行挂号操作，以便得到及时治疗，挂号端可使挂号操作便捷，提高挂号的效率，通过机器和人工的结合诊断治疗，提高诊断的准确率，而人工需要复诊机器输出的少量结果，而不是由人工全部参与肺片的对比，这也大大的降低了人工的负担。
31.所述挂号端包括机器挂号端和移动挂号端，所述挂号端通过网络连接后台处理中心，所述后台处理中心通过网络连接医生端，后台处理中心根据空余时间按科室分配挂号需求。
32.所述图像采集模块的收集的图像与存储端中的图像进行特征比对，包括形状特征，密度特征，纹理特征，形状特征如肺尖、肺底、肋面、纵膈面或前缘，以便准确判断肺部的位置；密度特征和纹理特征如黑色细纹或白色细纹，黑点等特征，用于判别病情。
33.单个所述特征图像与样本图像的相似度在0.5-0.8之间判定特征图像与样本图像的相似度低，导致的原因可能有图片清晰度不够、特征不相似、样本容量少或比例不对应等，其中比例不对应可能存在黑点大小不一或细纹粗细不一的情况，特征图像与样本图像的相似度在0.8以上，判定特征图像与样本图像的相似度高。
34.所述原肺部图像若同时存在特征图像与样本图像的相似度在0.5-0.8之间以及在
0.8以上的特征图像时，表明该肺部图像同时存在相似度低和相似度高的特征图像，相似度低的图像需要医师进行二次诊断，相似度高的图像则可以由系统确诊，则所述诊断分析模块计算疾病概率并输出诊断建议“肺部状态：确定存在xx疾病；可能存在xx疾病，建议由医师复诊”。
35.当所述特征图像与样本图像的相似度在0.5以下时，则表示存储端缺少样本，需要存储端网络连接所述服务器下载图像或交由医师诊断或该肺部图像本身存在问题。
36.需要注意的是，所述原肺部图像与存储端的肺部图像摆置方向一致，以确保特征图像与样本图像精确比对，若肺部图像的特征颠倒会增加系统负担，同时很容易在对比中发生错误，导致比对失败。
37.该检测系统的流程是：单个或多个由机器拍摄肺部图像并上传至图像采集模块，进行第一轮对比：剔除健康的肺部图像并给出建议，进行第二轮对比：剔除相似度为1的病患肺部图像并给出建议，进入深度对比：对相似度小于0.9-1之间的病患肺部图像机内深度对比，将原肺部图像和特征图像切块分区，确定相似度，给出建议，同时第一轮对比、第二轮对比以及深度对比的结果均输出至客户端，患者通过客户端查看结果并根据需要自行联网使用挂号端。