[发明专利]一种面向多类型疾病的人工智能手术辅助系统在审
| 申请号： | 201910201738.7 | 申请日： | 2019-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN110009007A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 郭洋;左齐茹仪;李佳 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H30/20 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 胡琦旖 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于辅助手术技术领域，公开了一种面向多类型疾病的人工智能手术辅助系统，包括：服务器端和用户端两部分；其中，服务器端包括：网络结构构建模块、数据采集模块、模型建立及训练模块；用户端包括：选择疾病类型模块、摄像头实时采集图像模块、CPU计算处理模块、输出识别结果模块。本发明能够协助医生在手术过程中进行更准确更快速的判断，降低因手术医师缺乏操作经验而导致的手术失误的风险，提高手术的成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 手术辅助系统 人工智能 服务器端 多类型 用户端 数据采集模块 摄像头 处理模块 构建模块 疾病类型 结果模块 模型建立 实时采集 手术过程 手术技术 手术医师 输出识别 图像模块 网络结构 训练模块 疾病 成功率 医生 | ||
【主权项】：
1.一种面向多类型疾病的人工智能手术辅助系统，其特征在于，包括：服务器端和用户端两部分；所述服务器端包括：网络结构构建模块、数据采集模块、模型建立及训练模块；所述网络结构构建模块用于构建squeezenet网络；所述数据采集模块用于采集数据并建立医疗数据集；所述模型建立及训练模块用于利用所述医疗数据集对所述squeezenet网络进行训练，生成辅助识别模型；所述用户端包括：选择疾病类型模块、摄像头实时采集图像模块、CPU计算处理模块、输出识别结果模块；所述选择疾病类型模块用于选择所要识别的疾病类型；所述摄像头实时采集图像模块用于采集实时手术影像；所述CPU计算处理模块用于根据所述辅助识别模型、所述实时手术影像得到辅助诊断结果；所述输出识别结果模块用于输出显示所述辅助诊断结果。
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