[发明专利]基于人工智能的重大疾病机器识别系统

权利要求书

1.基于人工智能的重大疾病机器识别系统，其特征在于：包括图像终端、医用终端和管理终端；所述图像终端和医用终端均通过云服务器与管理终端相互信号传递；

所述图像终端采用图像处理装置将对患者复诊前拍摄的CT图像进行扫描识别处理；所述图像终端包括图像输入单元、图像分割单元和图像识别单元；

所述图像输入单元采用图像输入机构(4)，用于将患者复诊前拍摄的多张CT图像输入到图像扫描机构(1)内，图像扫描机构(1)将对图像进行扫描，将扫描后的CT图像信息输入到识别系统中；

所述图像分割单元将会对图像输入单元所扫描采集输入的CT图像，采用图像算法模块对CT图像进行分割，且图像分割单元也可以对患者复诊后拍摄的CT图像进行分割；

所述图像识别单元将对图像分割单元所分割够后CT图像进行识别，识别出扫描后的CT图像中的病灶或病变的位置；

所述医用终端包括病变筛选单元、病因分析单元和病因诊断单元；

所述病变筛选单元将会对患者复诊前拍摄的CT图像通过图像识别单元所识别的病灶或病变的位置，以及患者复诊后所拍摄的CT图像的病灶或病变的位置进行筛选，筛选出病变位置差异的位置；

所述病因分析单元将通过识别系统的智能数据库中录入的典型医疗案例，对病变筛选单元所筛选的有差异的病变位置的病因进行分析，包括磨玻璃的密度和实性成分占比；

所述病因诊断单元将用于对病因分析单元所分析的差异的病变位置的病因，通过识别系统的智能数据库中录入的相似典型医疗案例的病变位置进行病因诊断，形成病因报告；

所述管理终端包括报告上传单元、报告修正单元和智能数据库；

所述报告上传单元将通过医院内部局域网将病因诊断单元所诊断的病因报告传输到医护人员的操作电脑上，医护人员将通过操作电脑对患者的病因进行初步诊断；

所述报告修正单元用于医护人员对系统所诊断后的病因报告和自身对病因的判断相结合，进而对系统所生成的所述病因报告进行修正；

所述智能数据库将会对医院所治疗的典型案例进行存储，且将医护人员所修正的对应的病因报告进行收录，形成医院内部的数据库；便于识别系统进行自我学习。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的重大疾病机器识别系统，其特征在于：所述图像算法模块采用蚁群算法；所述蚁群算法是在研究蚂蚁觅食的过程之中，所得出的用来寻找优化路径的概率型算法；在医疗图像处理之中，基于区域内部灰度相似性和区域之间灰度的不连续性来进行图像分割；因此能够利用蚁群算法的“正反馈”效应以及分布式的计算方式，来完成对于图像输入单元所输入CT图像进行分割。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的重大疾病机器识别系统，其特征在于：所述管理终端还包括数据同步单元；所述数据同步单元将对临床经验丰富的医护人员所诊断标注的后的CT影像资料通过手工录入的方式实时同步的传递到识别系统中；所述数据同步单元还可以将诊疗医生对患者开出的病历或患者的电子病历数据通过无线传输的方式录入到识别系统中。