【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学系统，特别是一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统。
技术介绍
1、随着社会的发展，现阶段的医学技术也随之快速进步，在医学诊断过程中，医学影像是重要的诊断资料，在现阶段通过医学影像进行诊断的过程中，多通过张悬医学影像的方式进行人工观察检测，因而诊断的过程中，医生的经验非常重要，诊断过程却也过分依赖于医生，但是同样的病症在影像上显示出来的问题也有一定的相近性，而每次诊断都需要医生重复仔细观察不仅医生的工作强度高，而且医生也无法得到相关数据等的支撑和参考，存在诊断时间慢的问题。
2、随着机器学习技术的进步，越来越多的机器学习系统得以被应用到生产生活中，细胞神经网络和卷积神经网络是机器学习的一种延伸，细胞神经网络是一种局部互连、双值输出的信号非线性模拟处理器，具有连续实时、能高速并行计算、适用于超大规模集成电路实现等特点。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，随着计算机技术的进步，数据处理开始越来越高速，这就给将卷积神经网络和细胞神经网络在医学中的应用提供了重要条件。
3、如果将细胞神经网络和卷积神经网络应用到医学图像系统的识别诊断中，可以通过机器学习的模式对医生诊断过得病例图像上传云端的存储，再通过相似图像的对比识别，从而辅助医生在后续诊治过程中，更快更准确的识别诊断，这个过程仍需要以医生为主体，鉴于此，针对上述问题深入研究，遂有本案产生。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为
2、实现上述目的本专利技术的技术方案为：一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，包括计算机以及诊断平台，所述计算机与诊断平台之间设置有数据线连接，所述诊断平台以台型结构的基座为基础；
3、所述诊断平台的一侧设置有一对调节轨道，若干所述展示结构装配于一对所述调节轨道上；
4、所述诊断平台一侧顶面设置有支撑轨道，所述支撑轨道上设置有三轴运动结构，所述三轴运动结构上设置有扫描摄像机；
5、所述诊断平台上设置有背光板，所述诊断平台一侧设置有分张插入结构；
6、所述计算机内置细胞神经网络算法或卷积神经网络算法；
7、所述展示结构包括：横移轨道、转动槽、转动蜗杆、若干挤压转轴、若干滚动块、行进槽、贴合垫以及驱动电机；
8、所述横移轨道装配于一对所述调节轨道上，所述横移轨道两侧设置有一对转动锚定组件与一对调节轨道连接，所述横移轨道的底端设置有转动槽，所述转动槽内设置有转动蜗杆，若干所述挤压转轴活动安装于横移轨道上，若干所述挤压转轴上套设有若干转动蜗轮与转动蜗杆啮合，若干所述挤压转轴上设置有若干滚动块，若干所述滚动块呈线性阵列排布于转动槽一侧，所述横移轨道上设置有行进槽，若干所述滚动块部分外露于行进槽，所述行进槽上与若干滚动块对应设置有贴合垫，所述横移轨道内于转动槽同轴设置有驱动电机，所述驱动电机的驱动端与转动蜗杆连接。
9、一对所述调节轨道为一对门字形结构的板块且两端固定连接于诊断平台一侧壁面上，一对所述调节轨道的相对端部开设有与横移轨道宽度匹配的滑动槽。
10、所述贴合垫贴合于诊断平台背光板一侧的壁面上，若干所述滚动块为若干环形结构的软质胶垫，若干所述滚动块的端部接触贴合垫，所述贴合垫的内顶端为坡型结构。
11、所述转动锚定组件包括：一对竖直滑槽、调节滑块、调节螺栓以及限位垫；
12、一对所述调节轨道上分别开设有一对竖直滑槽，所述横移轨道的一侧设置有调节滑块装配于竖直滑槽内，所述调节滑块上设置有调节螺纹孔，所述调节螺纹孔内设置有调节螺栓，所述调节螺栓上套设有限位垫，所述限位垫的一侧贴合在调节轨道的外壁上。
13、所述调节螺栓的端部设置有调节旋钮。
14、所述分张插入结构包括：盛放盒、出片口、伸缩槽、一对支撑弹簧、一对伸缩块、出片轴、摩擦辊以及控制电机；
15、所述盛放盒安装于调节轨道的一侧，所述盛放盒一侧设置有出片口与横移轨道的一侧开口对应，所述盛放盒的内部设置有伸缩槽，一对所述伸缩块装配于所述伸缩槽内，所述伸缩槽内设置有一对支撑弹簧，一对所述支撑弹簧与一对伸缩块端部对接，一对所述伸缩块之间活动连接有出片轴，所述出片轴外套设有摩擦辊，一对其中一个所述伸缩块上设置有控制电机，所述控制电机的驱动端与出片轴的端部连接。
16、所述盛放盒为矩形顶部开口的空腔盒体，所述盛放盒与所述盛放盒的空腔一侧设置有内坡型结构的出片口。
17、所述三轴运动结构包括：直线丝杆模组、模组滑块、一对竖向活动槽、一对调节转动套、一对调节电机、滑动块以及一对调节螺纹杆；
18、所述支撑轨道内装配有直线丝杆模组，所述模组滑块装配于直线丝杆模组上且可在支撑轨道内直线运动，所述模组滑块上设置有一对对称布置的竖向活动槽，一对所述竖向活动槽上设置有一对调节转动套，一对所述调节转动套的端部外侧开设有若干外槽齿，一对所述调节转动套的一侧设置有一对调节电机，一对所述调节电机的驱动端上设置有一对调节齿轮与一对调节转动套啮合，一对所述调节转动套内设置有内螺纹，一对所述竖向活动槽内装配有滑动块，所述滑动块一侧设置有一对调节螺纹杆装配于一对所述转动调节套内。
19、一对所述竖向活动槽为一对与模组滑块两侧一体的l型结构板块。
20、利用本专利技术的技术方案制作的该基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，以搭载细胞神经网络算法或卷积神经网络算法的计算机作为中控，利用自动化程度高的诊断平台对病患的影像图片进行细节的放大学习，从而利用核心算法的机器学习能力对影像进行细节记录和上传云端，根据医生的反馈，记录相似病例图像，在后续的诊治过程中，辅助医生进行诊断，加快诊治的效率。
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1.一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，包括计算机(1)以及诊断平台(2)，所述计算机(1)与诊断平台(2)之间设置有数据线(3)连接，其特征在于，所述诊断平台(2)以台型结构的基座为基础；
2.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，一对所述调节轨道(4)为一对门字形结构的板块且两端固定连接于诊断平台(2)一侧壁面上，一对所述调节轨道(4)的相对端部开设有与横移轨道(8)宽度匹配的滑动槽。
3.根据权利要求2所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述贴合垫(14)贴合于诊断平台(2)背光板(7)一侧的壁面上，若干所述滚动块(12)为若干环形结构的软质胶垫，若干所述滚动块(12)的端部接触贴合垫(14)，所述贴合垫(14)的内顶端为坡型结构。
4.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述转动锚定组件包括：一对竖直滑槽(17)、调节滑块(18)、调节螺栓(19)以及限位垫(20)；p>
5.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述调节螺栓(19)的端部设置有调节旋钮(21)。
6.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述分张插入结构包括：盛放盒(22)、出片口(23)、伸缩槽(24)、一对支撑弹簧(25)、一对伸缩块(26)、出片轴(27)、摩擦辊(28)以及控制电机(29)；
7.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述盛放盒(22)为矩形顶部开口的空腔盒体，所述盛放盒(22)与所述盛放盒(22)的空腔一侧设置有内坡型结构的出片口(23)。
8.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述三轴运动结构包括：直线丝杆模组(30)、模组滑块(31)、一对竖向活动槽(32)、一对调节转动套(33)、一对调节电机(34)、滑动块(35)以及一对调节螺纹杆(36)；
9.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，一对所述竖向活动槽(32)为一对与模组滑块(31)两侧一体的L型结构板块。
...【技术特征摘要】
1.一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，包括计算机(1)以及诊断平台(2)，所述计算机(1)与诊断平台(2)之间设置有数据线(3)连接，其特征在于，所述诊断平台(2)以台型结构的基座为基础；
2.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，一对所述调节轨道(4)为一对门字形结构的板块且两端固定连接于诊断平台(2)一侧壁面上，一对所述调节轨道(4)的相对端部开设有与横移轨道(8)宽度匹配的滑动槽。
3.根据权利要求2所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述贴合垫(14)贴合于诊断平台(2)背光板(7)一侧的壁面上，若干所述滚动块(12)为若干环形结构的软质胶垫，若干所述滚动块(12)的端部接触贴合垫(14)，所述贴合垫(14)的内顶端为坡型结构。
4.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网络的医学影像识别诊断系统，其特征在于，所述转动锚定组件包括：一对竖直滑槽(17)、调节滑块(18)、调节螺栓(19)以及限位垫(20)；
5.根据权利要求1所述的一种基于细胞神经网络或卷积神经网...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔勇，崔松彪，
申请(专利权)人：延边大学附属医院延边医院，
类型：发明
国别省市：
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