一种基于人工智能的医学图像识别系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于人工智能的医学图像识别系统，包括服务器以及位于超声检查设备上的显示芯片

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的医学图像识别系统


[0001]本专利技术涉及医学图像处理
，尤其涉及一种基于人工智能的医学图像识别系统
。

技术介绍

[0002]目前，在医学影像检查和诊断技术中，超声影像因具有安全
、
无创
、
无辐射
、
便捷和成本低等特征，已被广泛应用于临床诊断中，人工智能技术也越来越多的被成功应用于医学影像辅助检查和辅助诊断，医学影像
AI
人工智能辅助诊断就是利用临床专家标注过的大批量数据进行学习，能够传承专家的经验，在短期内达到甚至超过经验丰富的医生对应的医治水平
。
小型化超声检查设备可以更方便快捷的提供超声诊断服务，但是将复杂且计算量大的人工智能算法全部部署到小型化超声检查设备中，计算负担大，效率不高
。
并且，不同的扫查部位可能涉及到的算法不一样，设备布置多种算法显然增加难度，只布置一两种算法则超声设备扫描目标单一，利用率低下
。

技术实现思路

[0003]基于
技术介绍
中提到的问题，本专利技术提供一种基于人工智能的医学图像识别系统，旨在解决现有技术中小型超声设备计算负担大以及利用率低下等技术问题
。
[0004]一种基于人工智能的医学图像识别系统，应用于小型超声检查设备，包括服务器以及位于超声检查设备上的显示芯片
、
第一处理芯片
、
第二处理芯片
、
超声探头以及无线通讯芯片；
[0005]显示芯片用于提供基本信息和扫描参数的设置界面；
[0006]第一处理芯片用于接收设置的基本信息和扫描参数，基本信息包括目标扫描部位；
[0007]超声探头连接第一处理芯片，用于根据扫描参数采集原始超声数据；
[0008]第二处理芯片连接超声探头，用于对原始超声数据进行成像处理，得到超声图像；
[0009]无线通讯芯片连接第一处理芯片和第二处理芯片，用于将基本信息和超声图像发送至服务器；
[0010]服务器包括：
[0011]图像处理模块，用于根据目标扫描部位调用相应的已经训练好的神经网络模型对超声图像进行诊断分析，得到诊断结果，并根据诊断结果形成诊断报告；
[0012]数据库，连接图像处理模块，用于存储诊断报告
。
[0013]进一步的，超声检查设备上还包括：
[0014]定位芯片，用于获取超声检查设备的位置数据；
[0015]无线通讯芯片还连接定位芯片，用于将连同基本信息
、
超声图像和位置数据一起发送至服务器；
[0016]医院推荐模块，连接图像处理模块，当诊断结果为出现疾病时，根据位置数据搜索
目标范围内的医院信息；
[0017]推送模块，连接医院推荐模块，用于将医院信息和诊断报告推送至目标终端
。
进一步的，服务器还包括：
[0018]反馈模块，连接图像处理模块，用于将诊断报告反馈给超声检查设备；
[0019]无线通讯芯片接收诊断报告；
[0020]显示芯片连接无线通讯芯片，用于显示诊断报告
。
[0021]进一步的，第二处理芯片包括：
[0022]成像单元，用于对原始超声数据进行成像处理得到超声图像；
[0023]质量评估单元，连接成像单元，用于基于预先训练好的质量评估模型对超声图像进行评估，得到评估结果；
[0024]反馈输出单元，连接质量评估单元，用于：
[0025]当评估结果为超声图像满足预设质量标准时，将超声图像输出至无线通讯芯片；
[0026]显示芯片，用于当评估结果为超声图像不满足预设质量标准时，显示评估结果
。
[0027]进一步的，质量评估单元包括：
[0028]分割子单元，用于将超声图像分割成若干图像块；
[0029]特征提取子单元，连接分割子单元，用于提取每一图像块的特征信息；
[0030]特征融合子单元，连接特征提取子单元，用于融合每一图像块的特征信息；
[0031]评估子单元，连接特征融合子单元，用于使用质量评估模型处理融合后的特征信息，得到评估结果
。
[0032]进一步的，超声检查设备还包括：
[0033]存储模块，用于预先存储关于超声检查设备的操作指南；
[0034]显示芯片连接存储模块，提供操作指南的展示界面
。
[0035]进一步的，当诊断结果中存在病变部位时，在超声图像上标注病变部位；
[0036]诊断报告包括标注有病变部位的超声图像
。
进一步的，基本信息还包括被诊断者的身份信息；
[0037]诊断报告还包括身份信息
。
进一步的，身份信息为被诊断者的姓名
。
[0038]本专利技术的有益技术效果是：本专利技术通过将检查的目标部位以及获取的超声图像发送给服务器，由服务器调用相应的模型进行诊断分析，诊断分析由服务器完成，降低了超声设备的计算负担，提高诊断效率，不同的目标部位调用对应的模型，使得超声检查设备应用于多个部位的检查，提高超声检查设备的应用广泛度，提高利用率
。
附图说明
[0039]图1为本专利技术一种基于人工智能的医学图像识别系统的模块示意图；
[0040]图2为本专利技术一种基于人工智能的医学图像识别系统的第二处理芯片的模块示意图；
[0041]图3为本专利技术一种基于人工智能的医学图像识别系统的质量评估单元的模块示意图
。
具体实施方式
[0042]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0043]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合
。
[0044]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定
。
[0045]参见图1，本专利技术提供一种基于人工智能的医学图像识别系统，应用于小型超声检查设备，包括服务器以及位于超声检查设备上的显示芯片
(1)、
第一处理芯片
(2)、
第二处理芯片
(4)、
超声探头
(3)
以及无线通讯芯片
(5)
；
[0046]显示芯片
(1)
用于提供基本信息和扫描参数设置界面；
[0047]第一处理芯片
(2)
用于接收设置的基本信息和扫描参数，基本信息包括目标扫描部位；
[0048]超声探头
(3)
连接第一处理芯片<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能的医学图像识别系统，应用于小型超声检查设备，其特征在于，包括服务器以及位于所述超声检查设备上的显示芯片
、
第一处理芯片
、
第二处理芯片
、
超声探头以及无线通讯芯片；所述显示芯片用于提供基本信息和扫描参数设置界面；所述第一处理芯片用于接收设置的所述基本信息和扫描参数，所述基本信息包括目标扫描部位；所述超声探头连接所述第一处理芯片，用于根据所述扫描参数采集原始超声数据；所述第二处理芯片连接所述超声探头，用于对所述原始超声数据进行成像处理，得到超声图像；所述无线通讯芯片连接所述第一处理芯片和所述第二处理芯片，用于将所述基本信息和所述超声图像发送至所述服务器；所述服务器包括：图像处理模块，用于根据所述目标扫描部位调用相应的已经训练好的神经网络模型对所述超声图像进行诊断分析，得到诊断结果，并根据所述诊断结果形成诊断报告；数据库，连接所述图像处理模块，用于存储所述诊断报告
。2.
如权利要求1所述的一种基于人工智能的医学图像识别系统，其特征在于，所述超声检查设备上还包括：定位芯片，用于获取所述超声检查设备的位置数据；所述无线通讯芯片还连接所述定位芯片，用于将连同所述基本信息
、
所述超声图像和所述位置数据一起发送至所述服务器；所述服务器还包括：医院推荐模块，连接所述图像处理模块，当所述诊断结果为出现疾病时，根据所述位置数据搜索目标范围内的医院信息；推送模块，连接所述医院推荐模块，用于将所述医院信息和所述诊断报告推送至目标终端
。3.
如权利要求1所述的一种基于人工智能的医学图像识别系统，其特征在于，所述服务器还包括：反馈模块，连接所述图像处理模块，用于将所述诊断报告反馈给所述超声检查设备；所述无线通讯芯片接收所述诊断报告；所述显示芯片连接所述无线通讯芯片，用于显示所述诊断报告

【专利技术属性】
技术研发人员：归知明，丁玲玲，
申请(专利权)人：上海诊瑞医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：