【技术实现步骤摘要】
一种应用于AI医疗影像诊断算法调度方法、系统、终端及存储介质
本申请涉及医学影像诊断
，尤其是涉及一种应用于AI医疗影像诊断算法调度方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
基于深度学习的医学影像诊断方法逐步成熟，越来越多的产品投入到医院的临床试验中，比如眼底病灶的检查、肺结节筛查、肋骨骨折检测、纵隔病灶筛查、乳腺病灶筛查等等，一般每个算法都是针对某一个病种进行设计，比如肺结节的算法只能在肺部的CT上检测肺结节病灶，对于不同源的数据，比如X光片的数据、超声的数据，或不同部位的检测，比如肋骨的检测、纵隔区域的病灶筛查、眼底病灶检测等就需要另外对应的算法，因此在医院就产生了这样的场景：在同一台AI服务器上，需要部署多种算法。因此，目前亟需一种应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，能够在有限的GPU、内存等硬件资源的情况下，快速的处理来自各种设备源的医学影像数据，防止任务堆积，尽快给医生返回诊断结果。
技术实现思路
针对现有技术的上述不足，本申请提供一种应用于AI医疗影像诊断算法调度方法、系统...
【技术保护点】
1.一种应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，其特征在于，包括：/n获取医疗影像数据，并根据数据类型在数据库任务进程列表中创建不同的任务记录；/n根据数据库中的任务类型、数量、优先级信息，确定任务处理顺序并启动任务对应的算法处理进程；/n获取数据库任务进程列表中的任务，加载算法处理进程的模型参数进行任务处理。/n
【技术特征摘要】
1.一种应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，其特征在于，包括：
获取医疗影像数据，并根据数据类型在数据库任务进程列表中创建不同的任务记录；
根据数据库中的任务类型、数量、优先级信息，确定任务处理顺序并启动任务对应的算法处理进程；
获取数据库任务进程列表中的任务，加载算法处理进程的模型参数进行任务处理。
2.根据权利要求1所述的应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，其特征在于，所述获取医疗影像数据，并根据数据类型在数据库任务进程列表中创建不同的任务记录，包括：
获取PACS推送的医疗影像数据；
并根据数据类型在数据库任务进程列表中创建不同的任务记录；
从数据库的任务进程列表中查找任务状态为待处理的任务，将所述待处理任务根据其病种或等级，加入对应的待处理任务队列中；
将加入运行任务队列的任务状态置为处理中；
判断运行任务队列中的任务是否超时，是则强制退出；
将加入已处理任务队列中的任务状态置为已处理。
3.根据权利要求1所述的应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，其特征在于，所述根据数据库中的任务类型、数量、优先级信息，确定任务处理顺序并启动任务对应的算法处理进程，包括：
根据数据库配置项中的任务类型和紧急情况配置具体病种的任务进程顺序，创建任务进程列表；
循环遍历任务进程列表，获取已经启动的任务进程数；
判断已启动的任务进程数是否小于最大进程数，若是则获取优先级最高的任务类型；
判断当前任务类型是否有待处理任务，若当前任务进程列表中有待处理任务或当前任务类型的算法处理进程绑定了GPU，则判断活动进程数是否小于最大进程数，若是，则获取有效的GPU信息并启动具体的算法处理进程。
4.根据权利要求3所述的应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，其特征在于，所述根据数据库中的任务类型、数量、优先级信息，确定任务处理顺序并启动任务对应的算法处理进程，还包括：
算法处理进程启动后，调整非急诊任务类型在任务进程列表中的顺序。
5.根据权利要求1所述的应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，其特征在于，所述获取数据库任务进程列表中的任务，加载算法处理进程的模型参数进行任务处理，包括：
获取任务进程列表中的待处理任务；
将所述待处理任务加入到运行任务队列中；
根据待处理任务的类型运行具体的诊断算法；
将算法处理后的任务加入已处理任务队列中。
6.根据权利要求5所述的应用于AI医疗影像诊断算法调度方法，其特征在于，所述获取数据库任务进程列表中的任务，加载算法处理进程的模型参数进行任务处理，还包括：
判断当前算法处理进程是否配置了绑定GPU；
若是，则不退出且时刻处于等待任务的状态；若否，则循环遍历任务进程列表的待处理任务，获取当前类别的下一个任务的优先级；
若无更高优先级的任务等待处理则退出；若有更高优先级的任务等待处理：
若更...
【专利技术属性】
技术研发人员：房云峰，李天琪，
申请(专利权)人：北京深睿博联科技有限责任公司，杭州深睿博联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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