【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像诊断管理，具体为一种基于互联网的医学影像诊断管理方法和系统。
技术介绍
1、现有医学影像系统收集了大量医学影像信息，如何高效整合并充分利用医学影像资源，以加速并优化医生的诊断流程，是互联网医学影像诊断管理技术亟待解决的核心问题。传统系统受制于知识更新滞后、系统鲁棒性不足、推理机制单一且易受主观影响等局限，在处理复杂、多变医学影像时的现有系统的效能与准确性受到了影响。
2、由于医学影像信息具备数据量大、多维度关联紧密且对象高度专业化等特性，其数据挖掘和分析过程远比常规数据库复杂，目前在处理特定医学领域内的复杂数据时，缺乏高效、针对性的数据挖掘和分析工具，进而制约了医学影像信息的有效利用。
3、因此，现需要探索并开发医学影像信息管理的新方法。不仅能够将先进的医学影像处理技术与数据挖掘技术深度融合，还需实现医学影像特征的高效提取、精准加载与智能分类，可以从海量影像数据中挖掘出有价值的关联规则与深层信息。从而可以实现医学影像信息的解析，并结合互联网技术构建出更加全面、直观的诊疗辅助平台，推动医学影像诊断管理技术进步，提升医学诊断系统的智能化水平。
技术实现思路
1、针对现有方法的不足以及实际应用的需求，将医学影像处理与分析技术融合，旨在精准提取、动态加载医学影像的相关特征，并通过智能分类算法实现医学影像信息的高效组织与管理，结合互联网技术构建一个全面、直观与客观的诊疗系统，不仅能够显著提升医学影像诊断的精准度与工作效率，还有助于医学影像管理技术
2、可选地，所述对所述初始医学影像信息进行信息调整，以获得处理之后的医学影像信息包括：在所述互联网医学影像诊断管理系统中配置云端影像接收与转发模块；在所述云端影像接收与转发模块中设置人工神经网络模型，利用所述人工神经网络模型对所述初始医学影像信息进行信息调整，以获得处理之后的医学影像信息。本专利技术的人工神经网络模型能够对医学影像信息进行识别、分析和调整，无需人工干预，大大提高了信息处理的速度和效率，能够更准确地识别医学影像中的细微变化，减少人工误诊和漏诊的发生。
3、可选地，所述处理之后的医学影像信息，满足如下关系：
4、
5、其中，pmi表示处理后的医学影像信息，r表示人工神经网络激活模型，m表示人工神经网络的神经元总数目，ii表示第i个神经元输入的医学影像信息，表示人工神经网络中第i个神经元的连接权值，τ表示人工神经网络的偏置值。本专利技术模型中连接权值和偏置值是人工神经网络学习过程中的关键参数，对参数进行自动调整，可以适应不同的医学影像数据，使得系统能够不断提高诊断的准确性和鲁棒性。
6、可选地，所述依据所述医学影像信息设置医学影像特征融合机制包括：在所述互联网医学影像诊断管理系统中配置影像处理与存储模块；所述影像处理与存储模块依据处理之后的医学影像信息设置医学影像特征融合机制，所述医学影像特征融合机制包括神经网络分支特征信息模型和影像特征融合模型。本专利技术依据处理之后的医学影像信息设置医学影像特征融合机制，并配置影像处理与存储模块来支持上述过程，能够增强特征提取能力、优化特征融合效果、进而推动医学影像智能化发展。
7、可选地，所述神经网络分支特征信息模型，满足如下关系：
8、
9、其中，ffin表示人工神经网络中不同分支的特征信息集合，l表第n条分支的第一特征尺寸，y表示第n条分支的第二特征尺寸，m表示第n条分支的节点总数目，pmim(l，y)表示分支中第m个节点的特征信息，λm表示分支中第m个节点对应的权重。本专利技术的神经网络分支特征信息模型能够提取出不同分支的特征信息，使得系统能够更全面地捕捉到医学影像中的关键信息，提高诊断的准确性。
10、可选地，所述影像特征融合模型，满足如下关系：
11、
12、其中，ffi表示最终输出的医学影像特征融合信息，fix表示医学影像特征的融合运算函数，n表示人工神经网络中医学影像的分支数，g表示影像特征信息的激活函数，ffii表示人工神经网络中第i条分支的特征信息集合。本专利技术的影像特征融合模型将不同分支提取出的特征信息进行融合，使得系统能够综合多个方面的信息，形成更加全面、准确的医学影像特征表示，有助于医生更准确地判断病情，制定个性化的治疗方案。
13、可选地，所述依据所述医学影像特征融合机制获得医学影像特征信息包括：通过所述神经网络分支特征信息模型得到人工神经网络中不同分支的特征信息集合；基于不同分支的特征信息集合和所述影像特征融合模型获得医学影像特征的融合信息。本专利技术依据医学影像特征融合机制获得医学影像特征信息的过程，可以提高特征提取的全面性和准确性、增强特征信息的互补性、提升诊断的鲁棒性和可靠性。
14、可选地，所述基于所述医学影像信息构建影像校正模型，利用所述影像校正模型对患者医学影像进行分析和调整，以获得标准化医学影像包括：在所述互联网医学影像诊断管理系统中配置影像智能诊断模块；基于所述医学影像信息在所述影像智能诊断模块中构建影像校正模型；利用所述影像校正模型对患者的医学影像进行分析和调整，以获得标准化医学影像。本专利技术的影像校正模型对患者医学影像进行分析和调整，能够减少因设备差异、采集条件等因素导致的图像质量问题，从而确保医生在进行诊断时拥有高质量的影像资料，有助于提高诊断的准确性，减少误诊和漏诊的发生。
15、可选地，所述影像校正模型，满足如下关系：
16、
17、其中，jc表示标准化处理之后影像的灰度值，σ表示影像中异常噪声的综合影响系数，j表示影像的初始灰度值，jmin表示影像的最小灰度值，jmax表示影像的最大灰度值。本专利技术的影像校正模型可以减少噪声干扰、优化灰度分布、增强影像对比度、提高影像可视化效果、支持定量分析以及促进医学影像的标准化和规范化。
18、第二方面，为能够高效地执行本专利技术所提供的一种基于互联网的医学影像诊断方法，本专利技术还提供了一种基于互联网的医学影像诊断系统，上述系统包括医学影像采集模块、云端影像接收与转发模块、影像处理与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述处理之后的医学影像信息，满足如下关系：
4.根据权利要求1所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述依据所述医学影像信息设置医学影像特征融合机制包括：
5.根据权利要求4所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述神经网络分支特征信息模型，满足如下关系：
6.根据权利要求5所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述影像特征融合模型，满足如下关系：
7.根据权利要求4所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述依据所述医学影像特征融合机制获得医学影像特征信息包括：
8.根据权利要求1所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述基于所述医学影像信息构建影像校正模型，利用所述影像校正模型对患者医学影像进行分析和调整，以获得标准化
9.根据权利要求8所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述影像校正模型，满足如下关系：
10.一种基于互联网的医学影像诊断管理系统，其特征在于，系统包括医学影像采集模块、云端影像接收与转发模块、影像处理与存储模块和影像智能诊断模块，所述医学影像采集模块、云端影像接收与转发模块、影像处理与存储模块和影像智能诊断模块相互连接，执行如权利要求1-9任一项所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述处理之后的医学影像信息，满足如下关系：
4.根据权利要求1所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述依据所述医学影像信息设置医学影像特征融合机制包括：
5.根据权利要求4所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述神经网络分支特征信息模型，满足如下关系：
6.根据权利要求5所述的基于互联网的医学影像诊断管理方法，其特征在于，所述影像特征融合模型，满足如下关系：
7.根据权利要求4所述的基于互联网的医学影...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨子兵，
申请(专利权)人：浙江省武义县第一人民医院，
类型：发明
国别省市：
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