[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

摘要

本发明提供一种移动互联网环境下头颈部浅表疾病初筛方法，该方法首先从病变部位图像中快速提取多个不同尺度的特征码，然后通过与专家知识库中的特征码进行比较完成疾病的初筛。上述技术方案有如下优点：1）可以从图像中获得多个不同尺度的特征码，因此用户在采集病变部位图像过程中不需要考虑病变部位的大小；2）在移动互联网环境下，通过将图像特征提取过程中大量的计算转移到移动客户端，从而大大降低数据中心的计算量，提高响应速度;3）可以提高医院对用户医疗需求的响应速度，从而提高整体用户体验，进一步增加了该方法的易用性。

主权项

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，其特征在于，包括远程诊疗客户端与远程诊疗中心：所述远程诊疗客户端能够：使用户通过移动互联网终端登录远程诊疗客户端，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；将图像数据提取病变部位的特征码，将所述特征码传递到远程诊疗中心中；所述远程诊疗中心能够：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，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；值班医生根据所述上传的图像数据进行人工判断，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；其中，将图像数据提取病变部位的特征码及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次方成正比，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；步骤B：根据图像数据或图像样本数据中图像大小确定一系列临界半径ε，ε＝{ε_j|j＝1,2,...,l}，其中l是临界半径的数量，取ε₁为一个特定的常数，而取ε_j＝ρε_j‑1，其中ρ为1到2之间的实数，其中ε_l取为不大于图像长和宽的实数；步骤C：对数组V中每一个采样点P_i，计算在尺度ε_j下的颜色差异分布直方图；所述直方图为计算到P_i的图像距离小于临界半径ε_j的采样点P_k与P_i的图像颜色值差异d_i,k的直方图分布；对每一个采样点P_i，在尺度ε_j下计算得到一系列不同颜色值差异，表示为一个向量v_i,k，其中k＝1,2,...,n_k，其中n_k是到P_i的距离小于ε_j的采样点P_k的数量；将所述向量v_i,k转化为一个维数为k的直方图向量，并对该向量进行归一化；对于m个采样点，共得到m×l个k维向量；步骤D：计算特征码；构建一个h维向量v＝{v_i|i＝0,1,...,h}，初始情况下，将h维向量置为0向量，即对所有i＝0,1,...,h置v_i＝0；对从图像上提取得到的m×l个k维特征向量，计算每一个特征向量到图像样本数据库中的h个聚类中心的距离，找到距离最小的聚类中心，设该聚类中心的编号是j，则使向量v中的v_j＝v_j+1；计算完成后，得到一个h维向量v，所述h维向量v为当前图像的多尺度特征码。