一种精准图像识别系统及图像识别方法技术方案

本发明专利技术涉及一种精准图像识别系统及图像识别方法，包括以下步骤：创建模块；输入模块；识别模块；矫正模块，通过矫正模型将角度偏差的医学图像进行矫正并剔除部分缺失和损坏医学图像；医学图像分割模块；医学图像处理模块，用于将分割后的各个图像的参数与数据库中的医学图像进行比对，用以得到识别后的医学图像；通过识别模型，初步识别出非医学图像，在通过矫正模型对输入的图像角度进行调整，在将调整后的医学图像通过分割和处理后，与医学图像存储数据库中的图像进行比对，识别出图像，通过识别出的医学图像得到所属的科室，便于患着根据病情进行就诊，减少了排队看病的时间，能够快速有效的找到医生，有针对性的治疗。

【技术实现步骤摘要】
一种精准图像识别系统及图像识别方法
本专利技术属于医疗
，具体为一种精准图像识别系统及图像识别方法。
技术介绍
在进行疾病诊断的过程中，医生可以通过对X光、B超以及CT的查看进行疾病的诊断，皮肤科还可以根据拍摄的患处的照片进行诊断，但是不管是在就诊的过程中还是在等待检查结果的过程中都需要排队，对于老年人和儿童来说，是比较煎熬的一个过程，因此，可以通过现有的图像检查结果进行初步的诊断，有针对的选择医生进行诊断。因此，需要一种节省时间的识别图像的技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种精准图像识别系统及图像识别方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种精准图像识别系统，包括以下步骤：创建模块，用于创建医学图像存储数据库；输入模块，用于输入所要识别的医学图像；识别模块，用于初步识别医学图像，剔除非医学图像；矫正模块，通过矫正模型将角度偏差的医学图像进行矫正并剔除部分缺失和损坏医学图像，其中矫正模型为批量加载检测医学图像的数据，识别提取数据中角度偏差医学图像、部分缺失医学图像以及损坏医学图像，基于数据中未出现角度偏差、部分缺失、损坏医学图像以及标准医学图像的数据，得到矫正模型；医学图像分割模块，用于对矫正后的医学图像进行分割；医学图像处理模块，用于将分割后的各个图像的参数与数据库中的医学图像进行比对，用以得到识别后的医学图像。具体的是，所述医学图像的参数包括形状、大小、颜色和纹理。具体的是：所述医学图像分割模块包括图像处理单元和图像分析单元。具体的是：所述角度偏差的医学图像的矫正为利用仿射变换矩阵，对角度偏差的图像进行位置旋转。一种精准图像识别方法，包括以下步骤：1)创建数据库并建立矫正模型；2)初步识别后将非医学图像剔除，在将待识别的图像输入到矫正模型中；3)通过矫正模型将矫正后的图像进行分割处理，分割成16等分；4)将分割后的各个图像与数据库中的数据进行比对，获得识别后的医学图像。本专利技术具有以下有益效果：该精准图像识别系统及图像识别方法，通过识别模型，初步识别出非医学图像，在通过矫正模型对输入的图像角度进行调整，在将调整后的医学图像通过分割和处理后，与医学图像存储数据库中的图像进行比对，识别出图像，通过识别出的医学图像得到所属的科室，便于患着根据病情进行就诊，减少了排队看病的时间，能够快速有效的找到医生，有针对性的治疗。附图说明图1为本专利技术的系统的流程图。图2为本专利技术的方法的流程图。具体实施方式现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。如图1，一种精准图像识别系统，包括以下步骤：创建模块，用于创建医学图像存储数据库，将大量的诊断证明的图像、皮肤疾病图像、X光、B超以及CT等的图像存储到数据库中，便于后期进行比对工作。输入模块，用于输入所要识别的医学图像，使用者将现有的资料，比如皮肤疾病、X光、B超以及CT等拍成图像进行上传，上传至输入模块。识别模块，用于初步识别医学图像，剔除非医学图像，将上传的图片进行初步的诊断，判断出非医学图像，如果是非医学图像就输出为错误，如果是医学图像就进行下一步的操作。矫正模块，通过矫正模型将角度偏差的医学图像进行矫正并剔除部分缺失和损坏医学图像，其中矫正模型为批量加载检测医学图像的数据，识别提取数据中角度偏差医学图像、部分缺失医学图像以及损坏医学图像，基于数据中未出现角度偏差、部分缺失、损坏医学图像以及标准医学图像的数据，得到矫正模型，其中医学图像角度偏差的处理为利用仿射变换矩阵，对角度偏差的图像进行位置旋转。医学图像分割模块，对矫正后的医学图像进行分割，一般的分割成16等分，其中包括图像处理单元和图像分析单元，将图像中的多余的内容进行去除，比如将图片中多余的墨水、指纹印等的杂质去除，并通过分析得出该图像中的内容所属的病理。医学图像处理模块，用于将分割后的各个图像的形状、大小、颜色和纹理分别与数据库中的医学图像进行比对，用以得到识别后的医学图像，最终得出图像中所属的科室，可以直接在网上预约对应的科室看病，或者是通过搜索相关的病例，对病情有初步的了解。一种精准图像识别方法，包括以下步骤：1)创建数据库并建立矫正模型；2)初步识别后将非医学图像剔除，在将待识别的图像输入到矫正模型中；3)通过矫正模型将矫正后的图像进行分割处理，分割成16等分；4)将分割后的各个图像与数据库中的数据进行比对，获得识别后的医学图像。本专利技术不局限于上述实施方式，任何人应得知在本专利技术的启示下作出的结构变化，凡是与本专利技术具有相同或相近的技术方案，均落入本专利技术的保护范围之内。本专利技术未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种精准图像识别系统，其特征在于，包括以下步骤：/n创建模块，用于创建医学图像存储数据库；/n输入模块，用于输入所要识别的医学图像；/n识别模块，用于初步识别医学图像，剔除非医学图像；/n矫正模块，通过矫正模型将角度偏差的医学图像进行矫正并剔除部分缺失和损坏医学图像，其中矫正模型为批量加载检测医学图像的数据，识别提取数据中角度偏差医学图像、部分缺失医学图像以及损坏医学图像，基于数据中未出现角度偏差、部分缺失、损坏医学图像以及标准医学图像的数据，得到矫正模型；/n医学图像分割模块，用于对矫正后的医学图像进行分割；/n医学图像处理模块，用于将分割后的各个图像的参数与数据库中的医学图像进行比对，用以得到识别后的医学图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种精准图像识别系统，其特征在于，包括以下步骤：
创建模块，用于创建医学图像存储数据库；
输入模块，用于输入所要识别的医学图像；
识别模块，用于初步识别医学图像，剔除非医学图像；
矫正模块，通过矫正模型将角度偏差的医学图像进行矫正并剔除部分缺失和损坏医学图像，其中矫正模型为批量加载检测医学图像的数据，识别提取数据中角度偏差医学图像、部分缺失医学图像以及损坏医学图像，基于数据中未出现角度偏差、部分缺失、损坏医学图像以及标准医学图像的数据，得到矫正模型；
医学图像分割模块，用于对矫正后的医学图像进行分割；
医学图像处理模块，用于将分割后的各个图像的参数与数据库中的医学图像进行比对，用以得到识别后的医学图像。


2.根据权利要求1所述的一种精准图像识别系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙少臣，崔加兴，田金涛，张淼，殷呈涛，邱博渊，梁辰雨，
申请(专利权)人：山东协和学院，
类型：发明
国别省市：山东;37