[发明专利]一种移动互联网环境下头颈部浅表疾病初筛的远程诊疗系统

说明书

技术领域

本发明属于移动互联网环境下的头颈部浅表疾病初筛技术领域，尤其涉及的是一种移动互联网环境下头颈部浅表疾病初筛图像相似性比较方法。

背景技术

在头颈部浅表疾病初筛中，头颈部浅表疾病往往在皮肤表面表现出异常，这种异常经常与正常的皮肤异常现象混杂在一起，普通患者往往难以分辨。如果异常不是疾病，那么，去医院就诊不仅费时费力，并且浪费了宝贵的医疗资源；如果异常是疾病，而又不去就诊，则又会耽误治疗，影响患者健康。

在计算机技术及互联网发展的今天、尤其是移动互联网的快速发展带来了以下两种变化：1、患者利用照相机（例如：手机摄像头）拍摄得到皮肤表面的异常现象变得非常容易；2、通过互联网将异常部位图像输到医院的数据中心变得非常便捷。

患者在发现皮肤异样之后，可以第一时间采集到相应异样部位的图像数据，然而如何找到专业的医生为其解析成为难点。在现有技术中有一种远程诊疗解决方案有：1、患者通过互联网将图像发送给医生，由医生进行判断并给出就诊建议；2、利用远程诊疗系统由专业的医生为其实时在线诊断。上述方案均需要医生实时在线进行处理，一旦这样的一个远程诊疗系统投入运行，采用远程诊疗服务的患者将会大量增加，这就需要大量的医生投入远程诊疗系统并为其进行服务。

在现有技术中有另一种远程诊疗解决方案是将图像传给医院的数据中心，在数据中心建立一个专家知识库，计算机将患者传递的图像与知识库中的数据进行比较，完成患者病情的初筛。这里面由两个困难：1）现在的数字相机（来自专业的数字相机或手机）分辨率非常高，患者采集到的图像数据往往占用非常大的存储空间，这就需要数据中心具有非常大的存储设备。2）从图像中提取病变部位的图像特征需要大量的计算，这就要求远程诊疗系统具备很强的运算能力。然而，一旦一个远程诊疗系统投入运行后，由于远程诊疗成本低，因此患者一旦有任何异常必然会请求数据中心进行处理，将造成请求远程诊疗的患者数量呈几何级数增长，这就要求医院必须建立一个计算能力非常强、具有很大存储空间的数据中心才能满足患者的需求，才能使其相应速度达到能够被患者接受的程度。

因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种移动互联网环境下头颈部浅表疾病初筛图像相似性比较方法。

本发明的技术方案如下：

一种移动互联网环境下头颈部浅表疾病初筛方法，其中，包括以下步骤：

步骤1：用户通过移动互联网终端登录远程诊疗客户端；

步骤2：将采集到的病变部位图像数据加载至所述远程诊疗客户端中；

步骤3：在远程诊疗客户端中将图像数据提取病变部位的特征码；

步骤4：将所述特征码传递到远程诊疗中心中；

步骤5：所述远程诊疗中心将所述病变部位的特征码与专家知识库中的图像样本数据的特征码进行比较，判断是否相似；如否，则将相应的信息通过移动互联网返回至所述远程诊疗客户端中后结束；如是，则请求所述远程诊疗客户端的登录用户上传图像数据，进入步骤6；

步骤6：将所述上传的图像数据上传给值班医生登录的远程诊疗中心中；

步骤7：值班医生根据所述上传的图像数据进行人工判断；

步骤8：值班医生通过所述远程诊疗中心联系所述远程诊疗客户端的登录用户，指导所述远程诊疗客户端的登录用户及时就诊后结束。

所述的移动互联网环境下头颈部浅表疾病初筛方法，其中，所述步骤3将图像数据提取病变部位的特征码中及所述步骤5中图像样本数据的特征码的提取方法包括如下步骤：

步骤A：在图像数据或图像样本数据中随机生成m个采样点；所述m值与图像的总像素数的1/2成正比，按照公式确定，其中M是图像的像素数，λ需要根据不同的疾病经过试验确定；采样m个采样点得到一组采样点数据V，则V={P_i|i=1,2,...,m}，其中采样点P_i∈R⁵为一个5维向量，表示为P_i{u_i,v_i,r_i,g_i,b_i}，其中u_i,v_i是第i个采样点的图像坐标，r_i,g_i,b_i是第i个采样点的颜色值，分别对应于红、绿和蓝色分量；