[发明专利]一种基于自识别影像的疾病识别系统

说明书

本发明提供了一种基于自识别影像的疾病识别系统，包括：影像采集模块：用于通过医疗设备获取患者疾病部位的医学影像，生成影像数据；自识别模块：用于通过预设的大数据平台，对所述影像数据进行分析，确定病理数据；认定模块：用于对所述病理数据与预设的病理数据库进行对比，生成患者的疾病诊断报告。本发明的有益效果是：通过本方案提出的疾病系统，解决了医生数量有限，无法及时迅速地对不同的患者进行针对性诊断分析的问题，各个科室的医生、专家仅需要下载对应的影像资料即可对指定的病人的身体状况进行分析与判断，不仅避免了患者无法快速获得诊断报告，而且还提高了可医生的工作效率。

技术领域

本发明涉及疾病辅助识别技术领域，特别涉及一种基于自识别影像的疾病识别系统。

背景技术

目前，我国是人口大国，而且已经步入老龄化社会，看病难是困扰我国医疗行业的首要难题。看病难的原因主要是医疗资源的分布不均，患者就诊都希望去大医院找专家，而专家的数量和精力有限，每天只能就诊一定数量的患者，导致很多需要就诊的患者无法及时得到医治，延误了确诊和治疗的最佳时机。

目前，对于患者而言，无法快速得到诊断结果的原因在于，专家的数量有限，传统的一对一式诊断治疗无法应付患者数量的增长，而且，患者经常需要到不同科室分别诊断，花费时间长，对于患者的身体而言，不利性较大。

发明内容

本发明提供一种基于自识别影像的疾病识别系统，用以解决传统的一对一式诊断治疗无法应付患者数量的增长，而且，患者经常需要到不同科室分别诊断，花费时间长，对于患者的身体而言，不利性较大的情况。

一种基于自识别影像的疾病识别系统，包括：

影像采集模块：用于通过医疗设备获取患者疾病部位的医学影像，生成影像数据；

自识别模块：用于通过预设的大数据平台，对所述影像数据进行分析，确定病理数据；

认定模块：用于对所述病理数据与预设的病理数据库进行对比，生成患者的疾病诊断报告。

作为本发明的一种实施例：所述影像采集模块包括：

初步病理分析单元：用于获取患者的门诊数据，并基于所述门诊数据确定患者的病症信息；

检测判断单元：用于将所述病症信息导入预设的大数据平台，确定患者的病理扫描策略；其中，

所述病理扫描策略包括：扫描位置、扫描设备和扫描流程；

影像获取单元：用于根据所述病理扫描策略，获取病理扫描图像；

图像处理单元：用于将所述病理扫描图像导入预设的图像分析模型，确定病理信息，并对所述病理扫描图像进行非线性优化。

作为本发明的一种实施例：所述影像采集模块还包括：

训练集确定单元：用于通过大数据平台，构建病理影像训练集；

样本生成单元：用于对所述病理影像训练集图像处理，生成训练样本；其中，

所述图像处理包括：图像放大、图像缩小、图像旋转、图像平移、图像仿射变换、图像对比度增强；

模型生成单元：用于将所述训练样本导入预设的深度诊断学习模型，生成深度病理图像分析模型；

优化单元：用于通过不同大小的卷积核，构建影像特征获取模型；

线性处理单元：用于根据所述深度病理图像分析模型和特征获取模型，进行非线性特征降维，构成非线性优化策略。

作为本发明的一种实施例：所述自识别模块，包括：

解析数据子单元：用于通过所述大数据平台，获取影像数据的文件标识符，解析所述文件标识符对应的文件系统信息，生成解析数据；