[发明专利]影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断系统及方法

权利要求书

1.影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断系统，其特征在于：包括：操作层和处理层；

所述操作层，用于接收用户在客户端上传的CT影像以及对应的临床信息，并将处理层对所述CT影像及所述临床信息进行诊断得到诊断意见报告和治疗方案报告呈现给用户；

所述处理层，用于根据从客户端采集得到的CT影像和临床信息，捕捉医学病理特征并通过智能推理模型分析出对应疾病症状，给出诊断意见报告和治疗方案报告，最后将这些分析结果反馈给操作层，形成规范化的远程诊断方法。

2.根据权利要求1所述的影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断系统，其特征在于：

所述操作层，分为影像上传模块、临床症状填写模块以及反馈呈现模块；

所述影像上传模块用于接收患者上传的CT影像并上传到服务端，同时将服务端的诊断意见报告和治疗方案报告呈现给患者；

所述服务端是所述操作层和处理层进行信息传递的中介；

所述临床症状填写模块接收用户在客户端上传的临床信息；所述临床信息包括：患者体温、患者症状、核酸及抗体化验结果、患者流行病学史和患者其他基础疾病情况；

所述反馈呈现模块用于在客户端上呈现所述处理层对CT影像和临床信息的诊断意见报告，所述诊断意见报告中包括病情的进展状态、病情未来可能的进展方向和可能导致的结果，同时给出治疗方案报告，并将所述诊断意见报告和治疗方案报告反馈给操作层。

3.根据权利要求1所述的影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断系统，其特征在于：

所述处理层，主要包括医学影像智能识别模型和医学智能推理模型；

所述医学影像智能识别模型，用于识别用户上传的CT影像，在所述CT影像识别并标记出疑似病患部位，分析出病患部位的医学特征，得到所述医学特征对应的数字化图像，并传递到医学智能推理模型中；

所述医学智能推理模型将所述数字化图像和用户上传的临床信息一并分析处理，得出诊断意见报告和治疗方案报告并反馈给操作层。

4.根据权利要求3所述的影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断系统，其特征在于：

所述医学影像智能识别模型将医学特征进行数字化的方法，包括：首先利用valid卷积对所述CT影像进行多次下采样，然后提取出层次化特征，并利用所述层次化特征进行上采样，最后得出每个像素点对应其医学特征种类的数字化图像。

5.根据权利要求3所述的影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断系统，其特征在于：

所述医学智能推理模型包括语义解析模型、专家知识模型和病例库；

所述语义解析模型，用于对用户的临床信息和数字化图像进行语义解析，形成语义网络，标记症状要点；

所述病例库包括多个病例信息；所述病例信息包括患者基本信息、症状描述信息、临床表现、实验室检查信息、疑似、确诊情况和诊断建议；

所述专家知识模型将所述症状要点在所述病例库中进行匹配，得到与诊断对象最类似的病例，并根据所述最类似的病例对应的病例信息给出治疗方案报告和诊断意见报告。

6.影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断方法，适用于任意一项如权利要求1-5所述的影像智能识别与医学智能推理的远程自动诊断系统，其特征在于：包括以下步骤：

S1、所述操作层被触发获取用户上传的CT影像以及对应的临床信息，并上传至所述处理层；

S2、所述处理层接收CT影像和临床信息，并将CT影像作为参数，使用Windowing算法对CT影像进行处理得到医学病症数据，突显病灶部位；

S3、所述处理层调用影像智能识别模型对所述医学病症数据进行病理学特征捕捉，确定是否有疾病病灶；

S4、所述医学智能推理模型根据捕捉得到的病灶和操作层上传的临床信息进行病例匹配，找到对应的专家案例并提出医学建议，形成包括治疗方案报告和诊断意见报告的反馈结果；

S5、所述操作层接收并呈现S4形成的反馈结果；

S6、用户根据S5呈现的结果进行下一步就诊操作。