本发明专利技术公开了一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法，包括：基于不同的临床应用目的，对算法相同的AI服务器设置不同的AI模型；对每个AI模型设置与之匹配的模型参数；将每个AI模型对应的AI服务器部署在同一个DICOM IP地址的不同端口上；基于临床应用目的，将患者的DICOM图像发送给与之匹配的AI模型；AI模型基于模型参数生成诊断数据，并将诊断数据发送给影像结构化报告。本发明专利技术还公开了一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统。本发明专利技术使用同一个DICOM IP的不同端口来管理不同临床目的的AI应用，AI调度平台可以实现路由策略表格化，配置非常容易；AI算法的复用更加容易，无需更多的逻辑判断；也可轻易地通过外部平台的调度来实现比较复杂的多AI协作应用。的调度来实现比较复杂的多AI协作应用。的调度来实现比较复杂的多AI协作应用。
【技术实现步骤摘要】
基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法及系统
[0001]本专利技术涉及医疗信息领域，具体涉及一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法及系统。
技术介绍
[0002]基于DICOM协议IP地址管理的原理，通常在一个业务内网当中最大可以存在255个DICOM设备。依据TCP/IP协议的原理，每个IP地址上可有65535个不同的业务端口。针对影像设备/后处理工作站/AI系统的图像传输业务，通常每个IP地址被一个独立的设备、工作站占用，缺省使用104端口。ACR(美国放射学会)认为未来的影像科室会有多达上千个不同的AI应用场景，因此有必要使用不同的IP端口来管理不同的AI模型。
[0003]由于AI算法迁移学习的能力强，有很多相同的算法配上不同的参数可用于不同临床场景。AI企业为了达到复用的目的，一般会在一个DICOM IP端口上集成很多AI应用。为了让一个端口上的AI应用的输出满足不同的临床需求，在这类AI的调度管理上，通常有两种方法，但都存在明显的缺陷。第一种方法是让AI生成所有场景下的信息全集，让后续应用根据临床场景去选择。但不同的业务场景的图像序列类型不一样，导致AI的内部编程复杂化，信息也不一定能生成全面；而且计算所有参数资源消耗大，后续的应用也需要复杂编程进行提取信息内容的判断。第二种方法是完全基于DICOM图像类型的判断，但这种判断存在逻辑漏洞，不适用于图像类型相同但需要提取不同诊断信息的业务场景。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法及系统，使用同一个DICOM IP的不同端口来管理不同临床目的的AI应用，而非通过同一个端口内部集成多种临床目的的AI应用。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
[0006]一方面，本专利技术提供了一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法，包括：
[0007]S101：基于不同的临床应用目的，对算法相同的AI服务器设置不同的AI模型；其中，每个临床应用目的对应一个AI模型；
[0008]S102：对每个AI模型设置与之匹配的模型参数；
[0009]S103：将每个AI模型对应的AI服务器部署在同一个DICOM IP地址的不同端口上；
[0010]S104：基于临床应用目的，将患者的DICOM图像发送给与之匹配的AI模型；
[0011]S105：AI模型基于模型参数生成诊断数据，并将的诊断数据发送给影像结构化报告。
[0012]优选地，模型参数的配置还包括：根据配置输入不同的影像序列，并根据序列描述过滤图像。
[0013]优选地，诊断数据包括测量值和关键图像。
[0014]另一方面，本专利技术还提供了一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统，包
括：配置模块、执行模块和发送模块。其中，
[0015]配置模块
‑
执行模块
‑
发送模块按顺序依次相连。
[0016]配置模块，基于不同的临床应用目的，将算法相同的AI服务器部署在同一个DICOM IP地址的不同端口上，并对AI服务器设置不同的AI模型，对每个AI模型设置与之匹配的模型参数，其中，每个临床应用目的对应一个AI模型；
[0017]执行模块，用于接收患者的DICOM图像，并且AI模型基于模型参数生成诊断数据；
[0018]发送模块，用于将的诊断数据发送给影像结构化报告。
[0019]优选地，配置模块中模型参数的配置还包括：根据配置输入不同的影像序列，并根据序列描述过滤图像。
[0020]优选地，执行模块还包括：发送单元和计算单元。其中，发送单元是将患者的DICOM图像发送到所选AI模型端口；计算单元是调用AI服务器对应的AI模型，完成计算及输出诊断数据。
[0021]优选地，诊断数据包括测量值和关键图像。
[0022]本专利技术的有益效果：
[0023]相较于现有技术，本专利技术通过不同的IP端口配置不同临床应用目的的AI模块，可以取得如下效果：
[0024]1、AI调度平台可以实现路由策略表格化，非常容易配置。
[0025]2、AI产品只占据一个DICOM IP地址，AI算法的复用更加容易，不同的端口只需配置不同的AI模型参数，无需更多的逻辑判断。
[0026]3、可以轻易地通过外部平台的调度来实现比较复杂的多AI协作应用。
附图说明
[0027]图1为实施例1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法的流程示意图。
[0028]图2为实施例1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法中DICOM设备的配置界面示意图。
[0029]图3为实施例1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法中AI模型和PACS设备ID的配置界面示意图。
[0030]图4为实施例1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法中AI模型参数的配置界面示意图。
[0031]图5为实施例1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法中AI算法的执行界面示意图。
[0032]图6为实施例1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法中结果的发送界面示意图。
[0033]图7为实施例2.1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统的流程示意图。
[0034]图8为实施例2.1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统中DICOM设备的配置界面示意图。
[0035]图9为实施例2.1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统中AI模型和PACS设备ID的配置界面示意图。
[0036]图10为实施例2.1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统中AI模型参数的
配置界面示意图。
[0037]图11为实施例2.1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统中AI算法的执行界面示意图。
[0038]图12为实施例2.1的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统中结果的发送界面示意图。
[0039]图13为实施例2.2的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统的流程示意图。
[0040]图14为实施例2.2的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统中AI算法的执行界面示意图。
[0041]图15为实施例2.2的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统中结果的发送界面示意图。
具体实施方式
[0042]本专利技术提供了一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法，包括：
[0043]S101：基于不同的临床应用目的，对算法相同的AI服务器设置不同的AI模型；其中，
[0044]每个临床应用目的对应一个AI模型；
[0045]S102：对每个AI模型设置与之匹本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法，其特征在于，包括：S101：基于不同的临床应用目的，对算法相同的AI服务器设置不同的AI模型；其中，每个所述临床应用目的对应一个所述AI模型；S102：对每个所述AI模型设置与之匹配的模型参数；S103：将每个所述AI模型对应的所述AI服务器部署在同一个DICOM IP地址的不同端口上；S104：基于所述临床应用目的，将患者的DICOM图像发送给与之匹配的所述AI模型；S105：所述AI模型基于所述模型参数生成诊断数据，并将所述的诊断数据发送给影像结构化报告。2.根据权利要求1所述的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法，其特征在于，所述模型参数的设置还包括：根据配置输入不同的影像序列，并根据序列描述过滤图像。3.根据权利要求1所述的基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理方法，其特征在于，所述诊断数据包括测量值和关键图像。4.一种基于DICOM IP端口区分AI模块功能管理系统，其特征在于，包括：配置模块、执行模块和发送模块。其中，所述配置模块
‑
所述执行模块
‑<...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺长征，岳新，
申请(专利权)人：北京新网医讯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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