[发明专利]一种医学图形影像AI人工智能建模与识别系统

说明书

本发明公开了一种医学图形影像AI人工智能建模与识别系统，涉及AI人工智能领域，包括图像收集模块和USB输入模块，还包括图像分割模块、AI自动学习模块、自主数据库、数据计算模块和数据输出模块，其中，UBS输入模块与自主数据库的输入端连接；自主数据库与图像分割模块双向连接；图像分割模块通过数据计算模块与数据输出模块连接。本发明，使得批量输入的图片可以通过算法机器人自动进行终端模型学习、归类、并开发出AI模型，大大增加了医学影像图片的识别效率，实用性强，可靠性高。

技术领域

本发明涉及AI人工智能领域，具体是一种医学图形影像AI人工智能建模与识别系统。

背景技术

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

如今，随着科技的迅速发展，AI人工智能领域也得到了快速的发展。其中，如何快速的构建出AI模型供后期运用至关重要。

医学影像是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。在目前的医院中，每天都会形成多个不同位置的影像图片，现在医院中多采取的是大量的人工对几万张图片逐个进行标识，工作量大，时间久，效率低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种医学图形影像AI人工智能建模与识别系统，通过自主深度学习方法进行图像分割后进入数据计算中心对分割图像区归并计算生成数据，并通过计算自动对数据集进行学习，最后生成AI模型，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种医学图形影像AI人工智能建模与识别系统，包括图像收集模块和USB输入模块，还包括图像分割模块、AI自动学习模块、自主数据库、数据计算模块和数据输出模块，其中，所述UBS输入模块与自主数据库的输入端连接；所述自主数据库与图像分割模块双向连接；所述图像分割模块通过数据计算模块与数据输出模块连接；

所述AI自动学习模块，用于对图像采集得到原始图像并传输至自主数据库；

所述自主数据库，用于模块采集到的原始图像采用深度学习方法进行模式识别得到识别图像并传输至图像分割模块；

所述数据计算模块，用于对获得的分割图像进行回归分析计算得到原始图像中物体大小数据并生成识别结果图像；

所述数据输出模块，用于对获得的原始图像中物体大小数据和识别结果图像进行输出打印报告，并且通过获得的原始图像中物体大小数据和识别结果图像为后续医疗行为提供较精确的辅助数据。

作为本发明进一步的方案：所述图像分割模块包括计算机。

作为本发明进一步的方案：还包括用于对系统提供稳定供电的电源。

作为本发明进一步的方案：所述自主数据库包括存储器。

作为本发明进一步的方案：所述数据输出模块包括显示器和打印机。

作为本发明再进一步的方案：所述模式识别为通过将原始图像中识别出来的图片大小、形状等图像自动归集再学习，最后得出AI自动建模机器人。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：