【CN110895968A】人工智能医学图像自动诊断系统和方法【专利】
一种医学图像获取方法和系统发明专利
一种医学图像获取方法和系统技术领域本申请涉及一种医学图像获取方法和系统，尤其涉及一种可以获得较大重建视野的图像获取方法和系统。
背景技术随着现代医学的发展，医疗机构的诊疗工作越来越多地依赖医学影像的检查。
医学影像系统中的医学成像设备通常包括多个系统(数据采集系统、图像重建系统、图像显示存储系统等)。
其中，图像重建系统中的重建视野受限于医学扫描装置的探测器的尺寸大小。
为了满足某些目标对象(例如，腹部等)需要更大的重建视野的要求，本申请提供一种医学图像获取方法和系统，可以在探测器尺寸大小一定的情况下获得更大的重建视野。
发明内容本申请的目的在于提供一种医学图像获取方法和系统，以在探测器尺寸大小一定的情况下，获得更大的重建视野，从而满足医学诊疗工作中对某些目标对象需要较大重建视野的要求。
本申请实施例之一提供一种医学图像获取方法，所述方法通过锥形束计算机断层扫描装置实现，所述锥形束计算机断层扫描装置包括射线源和探测器。
所述方法包括：使所述射线源和所述探测器绕所述探测器的中心点进行偏转；使偏转后的所述射线源和所述探测器绕目标对象的感兴趣中心旋转，以扫描所述目标对象，获取所述目标对象的扫描数据。
其中，所述射线源和所述探测器进行所述偏转前具有第一重建视野，进行所述偏转后具有第二重建视野，所述第二重建视野大于所述第一重建视野。
本申请实施例之一提供一种医学图像获取系统，所述系统用于控制锥形束计算机断层扫描装置，所述锥形束计算机断层扫描装置包括射线源和探测器。
所述系统包括：偏转模块，用于使所述射线源和所述探测器绕所述探测器的中心点进行偏转；旋转模块，用于使偏转后的所述射线源和所述探测器绕目标对象的感兴趣中心旋转，以扫描所述目标对象，获取所述目标对象的扫描数据。
其中，所述射线源和所述探测器进行所述偏转前具有第一重建视野，进行所述偏转后具有第二重建视野，所述第二重建视野大于所述第一重建视野。
本申请实施例之一提供一种医学图像获取装置，所述装置包括至少一个处理器和至少一个存储设备，所述存储设备用于存储指令，当所述至少一个处理器执行所述指令时，实现上述医学图像获取方法。
一种医疗用图像处理系统发明专利
一种医疗用图像处理系统技术领域本发明涉及医用设备技术领域，具体而言，涉及一种医疗用图像处理系统。
背景技术快速城市化、不健康的饮食和日益久坐的生活方式导致了前所未有的高肥胖率和糖尿病发病率，其中，糖尿病足、下肢动脉硬化闭塞症等脉管病已成为全球性的社会灾难。
2019年全球糖尿病成人患者已达4.63亿，下肢动脉硬化闭塞症患者也在逐年增加，40岁以上成年人中的患病率约为5％，且致残率及致死率逐年增加。
脉管病给患者带来了极大地痛苦，而各种脉管病的发病原因尚未完全明了，根据历年医家的临床经验总结，现代医家提出了各自不同的观点，但在中医临床上其核心多以“活血化瘀”为主要治则，初期能取得良好的疗效，长期活血太甚，轻则出现不适症状，重则动血伤正；由于血管狭窄闭塞导致局部血药浓度低，反而血管好的部位出现过度扩张导致“盗血”致使局部缺血更加难以纠正，其推广受到限制。
其中，下肢动脉硬化闭塞症导致的脉管病主要出现在小腿和脚部，当小腿和脚部出现脉管病时，会使得小腿和脚部出现血管的静脉曲张、皮肤破溃、坏疽等症状。
目前对这些症状的诊断主要还是依靠医师根据肉眼的观察来进行判断，不仅对医师的要求较高，而且需要医师对患者的小腿和脚部进行全面的观察，严重影响了医生的诊断效率。
另外，对于一些无法到医院进行诊疗的患者，医师就无法对患者的小腿和脚部进行观察，给医师和患者均带来了不便，进一步影响了医生的诊断效率。
因此，提供一种高效便捷且能够对小腿和脚部进行全景图像采集的医疗用图像处理系统，成为本领域亟待解决的问题。
发明内容本发明的目的在于提供一种医疗用图像处理系统，以解决现有技术中医师肉眼观察患者的小腿和脚部需要耗费过多时间、诊断效率较低的问题。
为了实现上述目的，本发明提供了一种医疗用图像处理系统，包括：壳体，设有敞口的腔室，用于患者的待检测部位伸入；图像采集组件，设于壳体内，用于采集伸入腔室内的待检测部位的全景图像，其中，腔室内设有用于支撑待检测部位的支撑架，图像采集组件包括图像采集部和图像处理部，图像采集部包括图像采集元件和控制主板，图像采集元件能够从待检测部位的四周和底部进行全景图像采集，图像采集元件与控制主板电连接，控制主板与图像处理部电连接，控制主板能够将图像采集元件采集的全景图像传输至图像处理部。
一种基于人工智能的图像识别系统专利申请方案
一种基于人工智能的图像识别系统专利申请方案专利申请方案：基于人工智能的图像识别系统一、技术领域本发明涉及人工智能和图像处理领域，具体来说，是一种基于深度学习的图像识别系统。
二、技术背景随着人工智能技术的快速发展，图像识别已经成为了研究的热点。
如何提高图像识别的准确率和效率，以及降低识别的成本，是当前亟待解决的问题。
三、发明内容本发明提供了一种基于人工智能的图像识别系统，该系统包括以下部分：1.数据采集模块：负责从各种来源收集图像数据，包括但不限于摄像头、社交媒体、公开数据库等。
2.数据预处理模块：对收集到的原始图像数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、调整尺寸、归一化等操作。
3.深度学习模块：采用卷积神经网络（CNN）或其他深度学习算法对预处理后的图像数据进行学习和识别。
4.特征提取模块：利用深度学习模块的学习结果，提取出图像中的关键特征。
5.分类器模块：根据提取的特征，对图像进行分类和识别。
6.反馈模块：将识别结果反馈给数据采集模块，以便调整数据采集策略或更新深度学习模型。
四、优点本发明的图像识别系统具有以下优点：1.高准确率：通过深度学习模块对图像进行学习和识别，能够提高识别的准确率。
2.实时性：系统可以实时处理和反馈图像数据，使得识别过程具有实时性。
3.自适应性：系统可以通过反馈模块根据识别结果调整数据采集策略或更新深度学习模型，具有自适应性。
4.成本效益：通过数据预处理模块对原始数据进行清洗和预处理，可以减少不必要的计算资源消耗，降低了识别的成本。
五、实施方式在本发明的实施例中，数据采集模块从网络公开数据库获取图像数据，数据预处理模块对图像数据进行清洗和调整尺寸，深度学习模块采用CNN算法进行学习和识别，特征提取模块根据CNN的学习结果提取特征，分类器模块根据特征进行分类和识别，反馈模块将识别结果反馈给数据采集模块以调整数据采集策略或更新CNN模型。
六、应用场景本发明的图像识别系统可以应用于各种需要图像识别的领域，包括但不限于人脸识别、物体。
一种医学图像处理方法、系统、装置和计算机可读存储介质发明专利1
一种医学图像处理方法、系统、装置和计算机可读存储介质技术领域本申请涉及医学图像处理领域，特别涉及一种医学图像分割的方法和系统。
背景技术现有的医学图像处理软件大多只针对具有正常外观的器官或组织图像进行处理，难以处理发生病变、损伤的器官或组织图像。
以脑部图像为例，现有的医学图像处理软件可以较好地处理正常脑部图像，但对于出现脑肿瘤、脑卒中、脑出血、多发性硬化症等异常的脑部图像，现有的医学图像处理软件在处理时存在较多不足。
以脑肿瘤为例，由于肿瘤异质性的存在，脑肿瘤内部可划分为瘤周水肿、肿瘤核心以及肿瘤增强区域。
在手术方案的制定中，肿瘤核心通常需要完全切除，而水肿区则视情况保留或切除。
此外，大面积水肿、坏死和增强是恶性肿瘤的典型特征。
因此，基于多模态影像的肿瘤部位分割和定量分析对于疾病诊断、手术方案的制定以及预后具有重要意义。
然而由于肿瘤部位是三维结构，如果全部勾画数据量极大。
对于医生来说手动勾画十分耗时，并且勾画结果可重复性低，不同人之间也存在较大偏差。
临床上为简单起见通常只选取一个截面统计其面积信息。
此外，由于肿瘤异质性使得肿瘤边界不明确从而分割精确度较低。
目前的深度学习方法虽然可以自动进行特征提取，但分割性能以及分割速度仍然不能满足临床需求。
因此，需要提供一种改进的、特别是能够从脑部图像中分割出异常区域的医学图像处理方法、系统、装置和计算机可读存储介质，提高医生处理此类图像的定量分析精度和工作效率。
发明内容本申请采用级联网络对医学图像进行逐级分割，提高分割精度。
其中，级联网络中各级神经网络的输入均可以包括未分割的样本图像，从而给各级神经网络提供更多的图像信息，实现更好的分割效果。
另外，各级神经网络可以包括至少两个依次连接的上采样单元的卷积神经网络，本申请将各上采样单元的输出图像处理成分辨率一致的图像并进行融合，根据融合后的图像确定分割结果，通过融合各上采样单元的输出图像获取更有代表性的特征，从而得到更好的分割结果。
人工智能医疗诊断系统专利申请书模板
人工智能医疗诊断系统专利申请书模板【注意：以下内容为人工智能医疗诊断系统专利申请书模板，请根据实际情况进行填写】申请人：申请日期：申请号：致：国家知识产权局专利局人工智能医疗诊断系统专利申请书本发明涉及一种人工智能医疗诊断系统，特此申请专利保护。
一、发明封面标题：人工智能医疗诊断系统专利申请摘要：本发明提供了一种利用人工智能技术进行医疗诊断的系统。
该系统基于深度学习算法，通过分析患者的临床数据，提供准确且快速的诊断结果。
本发明可广泛应用于医学领域，具有重要的实用价值和经济效益。
二、技术领域本发明涉及人工智能技术及医疗诊断领域，具体为一种人工智能医疗诊断系统。
三、背景技术目前，医疗诊断的准确性和效率仍面临挑战。
传统的诊断方法需要医生耗费大量时间和精力，且结果存在一定误差。
因此，引入人工智能技术进行医疗诊断已成为解决这一问题的有效途径。
四、发明内容本发明提供了一种基于人工智能技术的医疗诊断系统。
该系统通过收集患者的临床数据，如病史、体征、检查结果等，并利用深度学习算法进行分析和诊断。
具体而言，该系统包括以下模块：1. 数据采集模块：用于收集患者的临床数据，并对数据进行预处理和标准化。
2. 特征提取模块：基于深度学习算法，对患者的临床数据进行特征提取，提取出最具诊断价值的特征信息。
3. 模型训练模块：使用预先标注的临床数据进行模型训练，优化模型的性能和准确性。
4. 诊断输出模块：通过输入患者的临床数据，利用优化后的模型进行诊断，并输出诊断结果。
五、实施方式本发明可采用软件、硬件或软硬件结合的方式实施。
具体的实施方式包括但不限于以下几种：1. 软件方式：将该系统部署于计算机、服务器等设备中，通过软件界面提供医疗诊断服务。
2. 硬件方式：将该系统集成于医疗设备中，实现实时的医疗诊断功能。
3. 软硬件结合方式：将该系统的一部分功能嵌入医疗设备中，同时将其余功能以软件方式提供。
六、权利要求根据本发明的实施方式和技术特点，提出如下权利要求：1. 一种人工智能医疗诊断系统，包括数据采集模块、特征提取模块、模型训练模块和诊断输出模块。
一种医学图像的处理方法及医学图像处理系统发明专利1
一种医学图像的处理方法及医学图像处理系统技术领域本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种医学图像的处理方法及医学图像处理系统。
背景技术在进行医学图像检测时，检测结果通常存在两种情况，一种是真实的目标区域，即实际病变的机体位置；一种是假阳性，即实际未出现病变但是检测结果为病变的机体位置。
因而，在进行医学图像检测时，筛选出假阳性对于正确检测到病灶的位置至关重要。
现有的对病灶检测的方法，首先采用滑动窗口进行初检，然后采用卷积神经网络进行去假阳性操作。
由于病灶和假阳性在图像中所占的像素比例很小，采用滑动窗口进行初检的方式在窗口的尺寸太大时，存在漏检或误检的问题，在窗口的尺寸太小时，存在检测速率太慢的问题。
最终导致病灶检测的准确率低以及速率慢。
发明内容本发明实施例提供一种医学图像的处理方法及医学图像处理系统，解决现有的病灶检测方法的准确率低以及速率慢的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种医学图像的处理方法，该方法包括：获取同一检测区域的多幅医学图像；将多幅医学图像分别输入到人工智能网络产生多个概率分布图，其中，所述概率分布图用于判定所述医学图像的像素点属于目标像素点的概率；将所述多个概率分布图进行融合形成组合概率图；根据所述组合概率图在至少一幅所述医学图像中确定目标像素点的集合。
进一步地，所述将所述多个概率分布图进行融合形成组合概率图，包括：将所述多个概率分布图进行对齐操作，得到组合概率图，所述组合概率图中每一点表示像素点为目标像素点的概率。
进一步地，根据所述组合概率图在至少一幅所述医学图像中确定目标像素点的集合包括：根据预设阈值对所述组合概率图进行二值化处理，获取二值图；确定所述二值图中的独立连通域，所述医学图像中与所述独立连通域对应的像素点的集合为目标像素点的集合。
进一步地，所述多幅医学图像包括原始医学图像和所述原始医学图像的增强图像，且所述原始医学图像和所述增强图像包含灰度值不同的像素点；或者，所述多幅医学图像包括数个片层图像，且各个片层图像包含灰度值不同的像素点。
医用人工智能诊断系统专利
医用人工智能诊断系统专利随着人工智能技术的发展，医疗诊断领域也加速向人工智能技术应用转型。
医用人工智能诊断系统是一种基于人工智能技术的医学诊断辅助系统。
它可以为医生提供快速、高效、准确的辅助决策，从而提高医疗诊断的准确率和效率。
因此，医用人工智能诊断系统引起了广泛的关注和研究。
然而，医用人工智能诊断系统并不是简单的软件开发，还需要具备专利技术支持。
医用人工智能诊断系统专利是指关于医用人工智能诊断系统技术的专利。
它涵盖了医用人工智能诊断系统的各个方面，包括系统架构、算法、数据处理、人机交互等。
医用人工智能诊断系统专利的核心是技术创新和创新性解决方案。
一、医用人工智能诊断系统专利的技术要求医用人工智能诊断系统专利的技术要求非常严格，必须满足以下条件：1.技术创新：医用人工智能诊断系统专利必须具有技术创新性。
该技术必须是新的、独特的，与已有的技术有所区别。
2.实用性：医用人工智能诊断系统专利的发明必须具有实际应用价值。
该技术必须可以在医学领域内实际应用，为医疗行业提供福利。
3.非显而易见：医用人工智能诊断系统专利的发明必须不是显而易见的。
专利法规定，发明必须具有创造性，不能仅仅是常识和常规技术的组合。
二、医用人工智能诊断系统专利的保护范围医用人工智能诊断系统专利的保护范围是指专利权人对他人实施专利权监管和管制的权利。
医用人工智能诊断系统专利权人有权禁止他人未经许可从事以下行为：1.制造、销售、使用、进口涉及该专利技术的产品。
2.将该专利技术用于制造、销售、使用、进口产品。
3.制造、销售、使用、进口从属于该专利技术的关键部件。
医用人工智能诊断系统专利权人可以通过与他人达成许可协议，允许他人在一定范围内使用该专利技术。
专利权人也可以将专利技术授权给他人，从而实现商业化利用。
三、医用人工智能诊断系统专利的申请流程医用人工智能诊断系统专利的申请流程包括以下步骤：1.专利搜索：在申请医用人工智能诊断系统专利之前，必须进行专利搜索，以确保该技术的独特性和新颖性。
基于人工智能技术的医学图像诊断自动化方法
基于人工智能技术的医学图像诊断自动化方法自动化的医学图像诊断方法，基于人工智能技术的快速发展成为当前医疗领域的热门话题。
这些技术的发展潜力，为医生提供了更准确、高效的诊断工具，以提高病人的生活质量和健康状况。
本文将介绍基于人工智能技术的医学图像诊断自动化方法的原理和应用，以及其对医疗领域可能产生的影响。
一、神经网络算法在医学图像诊断中的应用神经网络是人工智能技术中最重要的算法之一，其应用已经被广泛地用于医学图像诊断自动化。
神经网络模型通过对海量医学数据进行训练，能够学习图像中的特征，并进行准确的诊断。
在基于神经网络的医学图像诊断中，一个关键的步骤是数据预处理。
医学图像数据通常具有高维度、复杂和噪声等特点，而数据预处理可以帮助剔除这些干扰因素，提升神经网络模型的性能。
例如，通过模糊化等方法，可以减少图像中的噪声，并突出感兴趣的区域。
之后，神经网络模型通过提取图像中的特征，对医学图像进行分类和诊断。
这些特征可以是图像的形状、纹理、颜色等属性，通过对这些特征进行综合分析，可以得出准确的诊断结论。
同时，神经网络模型还具有自动学习的能力，可以不断地改进和优化自身的性能，以适应更多不同疾病和图像类型的诊断需求。
二、医学图像诊断自动化的优势与挑战基于人工智能技术的医学图像诊断自动化方法具有许多显著优势。
首先，这些方法可以大大缩短医生对图像进行诊断和分析的时间。
在大规模的医学图像数据中，人工处理和分析费时费力，而自动化方法可以高效地对图像进行处理，并提供快速的诊断结果。
其次，基于人工智能技术的医学图像诊断方法具有较高的准确性和精确性。
这些方法可以通过训练模型，吸取大量的医学数据和专家经验，从而更准确地诊断疾病并提供治疗建议。
尤其是对于一些疾病表现模糊或难以识别的情况，自动化方法可以提供更可靠的诊断结果。
然而，基于人工智能技术的医学图像诊断方法也面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全性问题。
医学图像数据包含病人的个人隐私信息，因此在使用这些数据进行训练和存储时需要严格保护和加密。
一种AI医学诊断影像图片电脑输入方法[发明专利]
![一种AI医学诊断影像图片电脑输入方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c3be206fd0d233d4b04e6917.png)
专利名称：一种AI医学诊断影像图片电脑输入方法专利类型：发明专利
发明人：桓光健,付杰,郎英
申请号：CN202010631295.8
申请日：20200703
公开号：CN111739615A
公开日：
20201002
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种AI医学影像图片电脑输入方法。
该方法将人体各个系统基本病变、征象，与对应的影像表现一一建立编码，将编码图片输入给计算机，通过绘图工具在计算机内部建立可靠的内部逻辑模型，解决医学影像图片编码输入计算机的技术问题。
本发明通过将医学影像通过图片编码形成图片元件，再将图片元件输入给计算机，建立可供计算机识别的逻辑模型，实现医学影像的计算机识别判读，从而减少时间成本，具有图片编码信息表述清楚，易于存储与判读，适用范围广，识别结果准确。
适宜作为医学诊断影像图片电脑输入方法应用。
申请人：桓光健
地址：125125 辽宁省葫芦岛市建昌县人民医院家属楼
国籍：CN
代理机构：葫芦岛天开专利商标代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：魏勇
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一种医学诊断人工智能系统、装置及其自我学习方法[发明专利]
![一种医学诊断人工智能系统、装置及其自我学习方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/95cb58f4fad6195f302ba620.png)
专利名称：一种医学诊断人工智能系统、装置及其自我学习方法
专利类型：发明专利
发明人：张俊峰
申请号：CN201811639163.9
申请日：20181229
公开号：CN109767836A
公开日：
20190517
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种医学诊断人工智能系统、装置及其自我学习方法，包括：进行原始数据采集；得到分类后数据；将分类后数据代入数据指标算法中，进行数据转换，形成直观数据；以及，不断进行数据指标算法的验证；使用直观数据构建用户画像；根据用户画像判断是否能找到匹配的医学模型，进行风险提醒；根据用户样本特征通过机器学习算法构建新的医学模型；根据新医学模型自行构建新数据指标算法；将新数据指标算法替换原数据指标算法。
本发明可以24小时收集处理患者的数据，且不影响用户的正常生活，且本发明的医学诊断人工智能平台可以进行自我学习，使得诊断越来越准确，可诊断疾病范围越来越多。
申请人：上海亲看慧智能科技有限公司
地址：201612 上海市松江区新桥镇新站路361号
国籍：CN
代理机构：上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
更多信息请下载全文后查看。
基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统开发
基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统开发人工智能的快速发展和广泛应用正在为医学领域带来新的变革。
基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统是其中的一个重要应用领域。
本文将探讨该系统的开发过程、应用场景以及未来的发展前景。
首先，让我们来了解一下基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统是什么。
该系统利用机器学习和深度学习等人工智能技术，对医学图像进行自动分析和识别，帮助医生进行快速、准确的诊断。
它能够处理各种医学图像，包括X射线片、CT扫描、核磁共振图像等。
通过对图像中的病变进行自动检测和定位，系统可以提供辅助医生进行诊断的信息和建议。
在系统的开发过程中，首先需要建立足够大的医学图像数据库。
这个数据库应该包含来自不同疾病和正常情况下的图像样本，以便训练算法进行图像分类和病变识别。
然后，对这些图像进行标注和注释，将其与相应的疾病或病变进行关联。
这个过程需要医生的专业知识和经验，以确保标注的准确性和一致性。
接下来，利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，对图像数据进行训练和模型构建。
通过在大量图像数据上进行反复训练和调整，系统可以学习到图像中不同病变的特征和规律。
训练完成后，系统可以对新的医学图像进行自动分析和诊断。
基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统可以应用在多个医学领域。
首先是影像学领域，该系统可以帮助医生快速检测和定位疾病病变，如肿瘤、心脏病变等。
其次是病理学领域，系统可以辅助医生进行病理分析和诊断，提高病理学家的工作效率和诊断准确性。
此外，在眼科、皮肤科等领域，该系统也可以发挥重要作用。
基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统的发展前景非常广阔。
随着数据量的不断增加和算法的不断优化，系统的准确性和性能将进一步提升。
它将成为医生的得力助手，帮助医生进行快速、准确的诊断，缩短患者等待诊断结果的时间。
同时，该系统还可以拓展到远程医疗领域，实现医生与患者之间的远程图像诊断。
然而，在开发和应用基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统时，我们也要注意一些潜在的挑战和问题。
基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统研究
基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统研究随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的不断发展，其在医学领域的应用日益广泛。
其中，基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统成为研究的热点与关注的焦点。
该系统通过对医学图像的处理和分析，为医生提供更准确、快速的诊断结果，能够在临床实践中发挥重要的作用。
医学图像分析与诊断辅助系统通过深度学习、机器学习等人工智能技术，对医学图像进行自动化的处理和分析。
该系统能够识别疾病标记物、辅助医生在早期、中期和晚期疾病识别和诊断方面，提供准确的结果。
通过该系统，医生可以更好地了解病情，提高诊断的准确性和效率。
与传统的医学图像诊断方式相比，基于人工智能的诊断辅助系统具有以下优势。
首先，它能够处理大量的医学图像数据，并进行高速的图像处理和分析。
对于医生而言，可以更快速地获取结果，并及时进行诊断和治疗。
其次，该系统能够通过学习和训练，对医学图像进行特征提取和分类。
这使得医生可以得到更准确、可靠的诊断结果。
此外，基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统可以消除主观因素的干扰，减少医生在诊断过程中的误判，提高整体的诊断水平。
在研究基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统时，需要解决许多挑战。
首先是数据的获取和标注。
医学图像数据的获取是一项庞大而复杂的任务。
可通过医疗机构和研究团队之间的合作，获取大规模的医学图像数据，并对其进行标注。
其次，对于医学图像的处理和分析，需要设计和优化合适的算法和模型。
这些算法和模型应能够准确地提取医学图像的特征，并对其进行分类和诊断。
另外，还需要考虑数据的隐私与安全问题，确保病患的信息得到合理的保护和使用。
近年来，许多研究机构和医疗企业已经开始研发基于人工智能的医学图像分析与诊断辅助系统，并取得了重要的突破。
例如，在肺部肿瘤的识别和分析方面，研究人员已经成功开发出了一些基于深度学习的算法和模型。
这些模型可以从CT扫描中准确地识别肺部肿瘤，并提供患者的病情分析和治疗建议。
人工智能在医疗诊断中的应用专利申请书
人工智能在医疗诊断中的应用专利申请书如下是根据你的要求，按照专利申请书的格式撰写的人工智能在医疗诊断中的应用专利申请书：专利申请日：2021年XX月XX日申请人：XXX公司专利名称：人工智能在医疗诊断中的应用摘要：本专利申请涉及人工智能在医疗诊断中的应用领域，提出了一种基于人工智能技术的医疗诊断系统。
该系统利用深度学习算法，结合医学图像和患者数据进行综合分析，提供准确的疾病诊断结果和个性化治疗方案。
本发明提供了一种有效的方法，使医疗诊断更加快速、准确，提高了患者治疗效果和医生工作效率。
申请主体：本发明的申请主体为一种医疗诊断系统，包括硬件设备和软件模块。
硬件设备包括医学图像采集仪器和数据采集设备，用于获取医学图像和患者相关数据。
软件模块包括图像处理、数据分析和结果输出等功能模块，用于对获取的数据进行分析和处理，输出医学诊断结果和个性化治疗方案。
创新点：本发明的创新点在于利用深度学习算法对医学图像和患者数据进行分析和处理，实现了高准确度的医疗诊断。
相比传统的医疗诊断方法，本发明具有以下优点：- 提高了诊断准确性：人工智能系统能够对大量数据进行快速准确分析，避免了传统诊断中容易出现的主观误判和漏诊情况；- 降低了医生工作负担：人工智能系统的自动化处理能力可以减轻医生的工作负担，节省了时间和精力；- 提供了个性化治疗方案：基于患者的生理特征和疾病情况，系统能够输出个性化的治疗方案，提高了治疗效果。
具体实施方式：根据本发明的实施方式，医疗诊断系统的具体步骤包括：1. 数据采集：利用医学图像采集仪器和数据采集设备，获取患者相关的医学图像和生理数据。
2. 图像处理：对采集到的医学图像进行预处理，去除噪声和干扰，提高图像质量和清晰度。
3. 数据分析：使用深度学习算法对图像和患者数据进行分析和处理，提取特征信息，建立模型。
4. 诊断结果输出：根据模型分析的结果，输出疾病诊断结果和个性化治疗方案。
效果验证：本发明的效果通过实际数据验证。
人工智能辅助的医学图像诊断系统设计
人工智能辅助的医学图像诊断系统设计人工智能（Artificial Intelligence, AI）正成为医学领域的新秀，通过将医学图像诊断与人工智能相结合，医学图像诊断系统能够提高诊断准确性和效率。
本文将探讨人工智能辅助的医学图像诊断系统的设计。
医学图像诊断系统是一种利用医学图像数据（如X射线、CT扫描、核磁共振等）进行疾病诊断和判断的系统。
传统的医学图像诊断方法主要依赖于医生的经验和技能，而人工智能技术的出现为医学图像诊断带来了新的机遇。
首先，人工智能辅助的医学图像诊断系统可以提高诊断准确性。
传统的医学影像诊断主要依靠医生的肉眼观察和判断，但医生在长时间的工作中难免会出现疲劳和主观偏差。
而人工智能系统可以通过对大量的图像数据进行学习和分析，提取出关键的影像特征，辅助医生进行准确的诊断。
同时，人工智能系统能够将自身的诊断经验应用于各个病例，构建起一个庞大的知识库，并不断学习和更新。
通过这种方式，系统能够帮助医生准确诊断和判断疾病，减少误诊率，提高患者的治疗效果。
其次，人工智能辅助的医学图像诊断系统能够提高诊断效率。
传统的医学图像诊断需要医生花费大量的时间去观察和分析图像，而人工智能系统可以在短时间内对大量的医学图像进行快速分析和诊断，从而减轻医生的工作负担。
此外，人工智能系统还可以根据医生的需求，对图像进行智能化的筛查和排除，将疑似病例优先呈现给医生，提高了工作效率。
为了设计一个高效的人工智能辅助的医学图像诊断系统，首先需要建立一个强大而可靠的图像处理算法。
医学图像数据的特点是复杂多样的，而且其噪声和干扰较多。
因此，设计一个能够自动学习和提取重要特征的算法非常重要。
基于深度学习的算法是目前最为先进和有效的图像处理技术，可以通过对大量数据的训练和学习，自动提取出关键特征，从而提高系统的识别和分类能力。
其次，为了提高系统的诊断准确性，还需要建立一个较为全面的医学图像数据库。
这个数据库应包含各种类型的医学图像数据，涵盖常见疾病和罕见病例，并且数据量要足够大。
用人工智能技术实现医学图像识别和自动分析方法
用人工智能技术实现医学图像识别和自动分析方法医学图像识别和自动分析方法可以通过使用人工智能技术实现。
这是一种越来越受欢迎的方法，因为它可以让医生和医疗机构更快、更准确地诊断、跟踪和治疗病人。
本文将分别介绍医学图像识别和自动分析的概念、人工智能技术的作用、应用举例，以及与此相关的一些关键问题和挑战。
医学图像识别是指通过对医学图像进行分析和解释，从而获得对病人疾病、病变和解剖结构的理解。
医学图像可以包括X光、CT、MRI、超声波和正电子发射计算机断层扫描等。
医学图像识别方法可以帮助医生在更早的阶段发现疾病，提供更准确的诊断和治疗方案。
人工智能技术在医学图像识别方面的应用主要包括深度学习、卷积神经网络等。
医学图像自动分析是指利用计算机算法对医学图像进行自动化处理和分析。
自动分析是通过自动计算和识别病人的疾病、病变、病理特征和治疗方案的工具。
这种方法能够让医生在更快的时间内做出决策，并能够避免由于人类错误而导致的误诊。
人工智能技术在医学图像识别和自动分析中的应用可以减少错误和减少时间，从而改善了病人和医生的生活。
例如，在医学图像识别过程中，深度学习技术可以通过训练神经网络和算法来识别和解析特定的病理学图像。
在糖尿病患者的矫治过程中，人工智能可以通过给病人提供个性化的治疗计划，来改善病情。
此外，人工智能技术还可以帮助医生更好地追踪病人病情和治疗方案的进展。
要实现医学图像识别和自动分析的目标，我们必须克服一些困难和挑战。
主要问题包括标记数据、数据质量、技术领域的快速发展和政策规范的不足等。
为了处理这些问题，我们需要更好的数据标记方法，更好的质量控制和更好的数据分享和交换方法。
我们还需要改进技术临床部署和提供更好的制度保障。
总之，用人工智能技术实现医学图像识别和自动分析方法是一个重要的领域。
虽然存在一些挑战和问题，但它将为医学领域带来很多的好处，包括提高诊断和治疗的准确性、提供更好的治疗方案和增加医护人员的效率。
基于人工智能的医学影像自动诊断系统设计与实现
基于人工智能的医学影像自动诊断系统设计与实现人工智能技术的迅速发展和应用正在改变医疗领域的方方面面。
其中，基于人工智能的医学影像自动诊断系统是近年来备受关注的研究方向。
这一系统通过深度学习算法和大量数据训练，可以自动分析医学影像，提供准确的诊断结果，有效提升医生工作效率，改善患者诊疗体验。
本文将对基于人工智能的医学影像自动诊断系统的设计与实现进行详细探讨，以期为相关研究和实践提供参考。
首先，基于人工智能的医学影像自动诊断系统的设计需要考虑数据的获取和处理。
医学影像数据是系统构建的核心基础，其质量和数量直接关系到系统性能。
因此，需要从医疗机构或其它渠道获取足够的医学影像数据，并对其进行标注和处理。
数据标注的准确和一致性是保证系统训练效果的关键，可以借助专业医生的人工标注、标准化的标注指南等方式提高数据质量。
针对庞大且多样的医学影像数据，可以使用分布式存储和计算技术，充分发挥集群计算的能力，提高数据处理和训练的效率。
其次，系统的核心技术是基于深度学习的算法模型。
深度学习算法通过利用深层神经网络对医学影像进行特征学习和分类预测，可以更好地提取图像中的信息，并辅助医生进行疾病的诊断。
常见的算法模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
在搭建和训练模型时，可以采用迁移学习的方法，通过利用已有的预训练模型来加快模型的训练速度和提高准确率。
此外，为了进一步提升模型的性能，可以采用集成学习的技术，结合多个模型的预测结果，提供更可靠的诊断结果。
另外，系统的实施还需要注意医学影像数据的隐私和安全。
医学影像数据属于敏感信息，需要保证数据的安全存储和传输。
可以采用数据加密、权限管理、访问控制等安全机制，以保护医学影像数据不被未经授权的人员访问和篡改。
此外，尽管因为医疗数据的隐私问题，数据的共享和开放面临一定的挑战，但是通过合理的策略和机制，可以实现数据共享和协同，促进研究和应用的进一步发展。
在系统实施的过程中，还需要与医疗机构和医生进行合作与沟通。
人工智能医学影像诊断系统的设计与实现
人工智能医学影像诊断系统的设计与实现一、引言随着人工智能技术的发展和应用，人工智能在医学影像诊断领域的应用也越来越广泛。
人工智能医学影像诊断系统可以通过分析大量医学影像数据，实现准确、快速的疾病诊断，并提高医生的工作效率。
本文将介绍人工智能医学影像诊断系统的设计与实现。
二、数据采集与预处理人工智能医学影像诊断系统的设计与实现首先需要大量的医学影像数据作为基础。
这些数据可以由医院提供，并进行统一的格式化处理。
在数据的采集过程中，需要注意保护患者隐私和数据安全。
此外，数据预处理是非常重要的一步，可以通过去噪、图像增强、标准化等技术对原始图像进行处理，提高后续算法的准确度和稳定性。
三、特征提取与选择在医学影像诊断中，特征提取是一个关键步骤，它可以将原始图像转化为特征向量，便于机器学习算法进行处理。
常用的特征提取方法包括传统的基于手工设计的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法。
在人工智能医学影像诊断系统中，深度学习的方法由于其良好的特征表达能力和自动学习能力，已经成为主流。
四、模型训练与优化在人工智能医学影像诊断系统中，模型训练是一个至关重要的环节。
首先，需要选择合适的机器学习算法或深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，根据具体的问题进行设计。
然后，利用预处理后的数据，对模型进行训练。
在训练过程中，可以通过监督学习、强化学习等方法不断调整模型参数，提高模型的准确度和稳定性。
五、模型评估与验证为了评估和验证人工智能医学影像诊断系统的性能，需要进行实验。
首先，将一部分数据用于模型的训练，另一部分数据用于模型的测试。
通过比较模型的输出结果与真实标签，可以计算得出各种评估指标，如准确度、灵敏度、特异度、精确度等。
此外，还可以与医生进行对比实验，比较系统与医生的诊断准确度，验证系统的可靠性和稳定性。
六、系统集成与应用在模型的训练和验证完成后，就可以对人工智能医学影像诊断系统进行集成和应用。
【CN110895968A】人工智能医学图像自动诊断系统和方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910334631.X(22)申请日 2019.04.24(71)申请人 南京图灵微生物科技有限公司地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林街道齐民路6号5栋808室(72)发明人 王仲霄 武玮 (74)专利代理机构 北京华睿卓成知识产权代理事务所(普通合伙) 11436代理人 程淼(51)Int.Cl.G16H 50/20(2018.01)G16H 30/40(2018.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称人工智能医学图像自动诊断系统和方法(57)摘要本公开实施例提供一种人工智能医学图像自动诊断系统和方法，其采集医学显微镜图像和对应的诊断数据，对医学显微镜图像进行标注得到医学显微镜图像对应的标注数据，基于医学显微镜图像对应的诊断数据和标注数据构建训练集和测试集，并基于深度学习模型训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型，实现检测样本的医学显微镜图像的自动诊断。
本公开实施例可以有效节省人力资源，缩短诊断时间，提高诊断准确率。
权利要求书3页 说明书9页 附图3页CN 110895968 A 2020.03.20C N 110895968A1.一种人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集医学图像和对应的诊断数据，并对所述医学图像和诊断数据进行统一降噪和图像增强处理，其中，所述医学图像包括医学显微镜图像；数据标注模块，用于对所述医学图像中的致病微生物所在的图像区域进行标注，形成所述医学图像对应的标注数据；模型训练模块，用于深度学习模型，利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的训练集训练得到AI分类模型，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的训练集训练得到AI语义分割模型；模型优化模块，用于利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的测试集对所述AI分类模型进行优化，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的测试集对所述AI语义分割模型进行优化，从而使得所述模型训练模块训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型；模型部署模块，用于对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署，所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型用于提供检测标本的医学显微镜图像的自动诊断。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910334631.X
(22)申请日 2019.04.24
(71)申请人 南京图灵微生物科技有限公司
地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林街
道齐民路6号5栋808室
(72)发明人 王仲霄 武玮
(74)专利代理机构 北京华睿卓成知识产权代理
事务所(普通合伙) 11436
代理人 程淼
(51)Int.Cl.
G16H 50/20(2018.01)
G16H 30/40(2018.01)
G06N 3/04(2006.01)
(54)发明名称
人工智能医学图像自动诊断系统和方法
(57)摘要
本公开实施例提供一种人工智能医学图像
自动诊断系统和方法，其采集医学显微镜图像和
对应的诊断数据，对医学显微镜图像进行标注得
到医学显微镜图像对应的标注数据，基于医学显
微镜图像对应的诊断数据和标注数据构建训练
集和测试集，并基于深度学习模型训练得到最优
AI分类模型和最优AI语义分割模型，实现检测样
本的医学显微镜图像的自动诊断。
本公开实施例
可以有效节省人力资源，缩短诊断时间，提高诊
断准确率。
权利要求书3页 说明书9页 附图3页CN 110895968 A 2020.03.20
C N 110895968
A
权 利 要 求 书1/3页CN 110895968 A
1.一种人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集医学图像和对应的诊断数据，并对所述医学图像和诊断数据进行统一降噪和图像增强处理，其中，所述医学图像包括医学显微镜图像；
数据标注模块，用于对所述医学图像中的致病微生物所在的图像区域进行标注，形成所述医学图像对应的标注数据；
模型训练模块，用于深度学习模型，利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的训练集训练得到AI分类模型，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的训练集训练得到AI语义分割模型；
模型优化模块，用于利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的测试集对所述AI分类模型进行优化，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的测试集对所述AI语义分割模型进行优化，从而使得所述模型训练模块训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型；
模型部署模块，用于对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署，所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型用于提供检测标本的医学显微镜图像的自动诊断。
2.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到服务器；
所述系统还包括线上诊断平台，所述线上诊断平台包括客户端和所述服务器；
所述服务器用于接收所述客户端发送的检测标本的医学显微镜图像，并输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。
3.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到嵌入式芯片；
所述系统还包括嵌入式诊断平台，所述嵌入式诊断平台包括安装有所述嵌入式芯片的显微镜；
所述显微镜用于获得检测标本的医学显微镜图像，并经由所述嵌入式芯片的处理输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。
4.根据权利要求2或3所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述医学显微镜图像包括妇科微生态显微镜图像。
5.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络模型。
6.根据权利要求5所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型优化模块对所述AI分类模型和AI语义分割模型进行优化包括：通过调节所述AI分类模型和AI语义分割模型的预测概率阈值来选择倾向高敏感性或者倾向高特异性。
7.根据权利要求4所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述诊断结果包括细菌性阴道炎的诊断。
8.根据权利要求7所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述AI分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述第一分类模型用于根据检测标本的医学显微镜
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