一种自动化可迁移人工智能医学影像识别系统及识别方法技术方案

本发明专利技术属于医学影像识别技术领域，公开了一种自动化可迁移人工智能医学影像识别系统及识别方法，所述自动化可迁移人工智能医学影像识别系统包括：影像采集模块、主控模块、影像增强模块、影像坏点检测模块、修复模块、影像分割模块、影像特征提取模块、影像特征识别模块、识别信息分析模块、识别信息存储模块、显示模块。本发明专利技术通过影像坏点检测模块提高检测的准确性；采用高剂量图像检测出的坏点和低剂量图像中检测出的坏点，有效避免了在特定剂量下，因坏点灰度值与正常像素点灰度值比较接近而导致漏检情况的发生，提高检测的准确性；同时，通过影像分割模块对医学影像进行分割，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。护工作的负担以利于提高医护工作的效率。护工作的负担以利于提高医护工作的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种自动化可迁移人工智能医学影像识别系统及识别方法


[0001]本专利技术属于医学影像识别
，尤其涉及一种自动化可迁移人工智能医学影像识别系统及识别方法方法。

技术介绍

[0002]医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。它包含以下两个相对独立的研究方向：医学成像系统(medical imaging system)和医学图像处理(medical image processing)。前者是指图像行成的过程，包括对成像机理、成像设备、成像系统分析等问题的研究；后者是指对已经获得的图像作进一步的处理，其目的是或者是使原来不够清晰的图像复原，或者是为了突出图像中的某些特征信息，或者是对图像做模式分类等等；然而，现有自动化可迁移人工智能医学影像识别系统及识别方法对影像处理过程中由于影响不同的坏点对于X射线的响应不同，在固定曝光参数的图像中检测坏点，存在坏点的灰度值与正常像素点灰度值相差不大的情况，从而容易无法检测出该坏点，导致漏检；对于后面两种检测方法，检测效率和准确性偏低；同时，医学影像在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动化可迁移人工智能医学影像识别方法，其特征在于，所述自动化可迁移人工智能医学影像识别方法包括：利用医疗影像设备采集医学影像；利用图像增强算法对采集的所述医学影像进行增强；利用影像检测程序对增强后的医学影像坏点进行检测；并利用修复算法对所述医学影像坏点进行修复；利用分割程序对修复后的医学影像进行分割；利用提取程序提取分割后医学影像特征；利用识别程序对医学影像特征进行识别；利用分析对医学影像特征识别结果进行分析；利用存储器存储医学影像、检测信息、特征提取结果、识别结果、分析结果；并通过显示模块利用显示器进行显示。2.如权利要求1所述自动化可迁移人工智能医学影像识别方法，其特征在于，影像坏点检测方法包括：(1)通过医疗影像设备采集医学图像并采用相同的平板探测器在不同曝光条件下获取的第一图像和第二图像；(2)分别获取所述第一图像的灰度值的最大值MaxA和最小值MinA，以及第二图像的灰度值的最大值MaxB和最小值MinB；依据所述最大值MaxA和最小值MinA检测出所述第一图像的第一坏点集；(3)依据所述最大值MaxB和最小值MinB检测出所述第二图像的第二坏点集；依据所述第一坏点集和所述第二坏点集生成针对所述平板探测器获取的医学图像的坏点集；所述获取采用相同的平板探测器在不同曝光条件下生成的第一图像和第二图像的步骤包括：(1.1)分别采集在第一预设曝光参数下的低剂量图像序列和在第二预设曝光参数下的高剂量图像序列；其中，所述低剂量图像序列和所述高剂量图像序列含有相同的图像数量；(1.2)对所述低剂量图像序列进行加权求平均处理得到所述第一图像；对所述高剂量图像序列进行加权求平均处理得到所述第二图像；所述依据所述最大值MaxA和最小值MinA检测出所述第一图像的第一坏点集的步骤包括：依据所述第一图像的灰度值生成所述第一图像的灰度直方图HistA；依据所述灰度直方图HistA，所述最大值MaxA和所述最小值MinA生成所述第一坏点集。3.如权利要求2所述自动化可迁移人工智能医学影像识别方法，其特征在于，所述依据所述灰度直方图HistA，所述最大值MaxA和所述最小值MinA生成所述第一坏点集的步骤包括：依据所述最大值MaxA和所述最小值MinA生成有效灰度值的起点值LeftA和有效灰度值的终点值RightA；依据所述灰度直方图HistA、所述有效灰度值的起点值LeftA和所述有效灰度值的终点值RightA计算出所述第一图像的灰度均值MeanA；依据预设参数Th1、预设参数Th2和所述灰度均值MeanA从所述第一图像中筛选出所述第一坏点集。
4.如权利要求2所述自动化可迁移人工智能医学影像识别方法，其特征在于，所述依据所述最大值MaxB和最小值MinB检测出所述第二图像的第二坏点集的步骤包括：依据所述第一图像的灰度值生成所述第二图像的灰度直方图HistB；依据所述灰度直方图HistB，所述最大值MaxB和所述最小值MinB生成所述第二坏点集。5.如权利要求4所述自动化可迁移人工智能医学影像识别系统，其特征在于，所述依据所述灰度直方图HistB，所述最大值MaxB和所述最小值MinB生成所述第二坏点集的步骤包括：依据所述最大值MaxB和所述最小值MinB生成有效灰度值的起点值LeftB和有效灰度值的终点值RightB；依据所述灰度直方图HistB、所述有效灰度值的起点值LeftB和所述有效灰度值的终点值RightB计算出所述第二图像的灰度均值MeanB；依据预设参数Th1、预设参数Th2和所述灰度...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛弈韬，赵璐晴，朱雪玲，秦沙，肖巨雄，石亮荣，廖伟华，
申请(专利权)人：中南大学湘雅医院，
类型：发明
国别省市：