基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助系统技术方案

本发明专利技术涉及计算机技术领域，公开了一种基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助方法和系统，应用于服务器，所述方法包括：第一参与方与第二参与方进行数据交互，确定第一参与方的第一图像和第二参与方的第二图像，所述第一图像和第二图像包含的消化道肿瘤相似；依据第一参与方的第一图像和第二图像，训练图像数据波动模型；接收各参与方的待波动的消化道相关的图像数据，并依据训练好的图像数据波动模型进行数据波动，得到波动数据，并反馈给各参与方；依据各参与方的训练数据，训练人工智能模型；从识别请求方获取待识别的消化道图像，并将消化道图像输入到训练好的人工智能模型中，确定消化道肿瘤的辅助识别结果，并反馈

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其是涉及一种基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助系统
。

技术介绍

[0002]目前，消化道肿瘤诊断通常是将需要诊断的消化道的图像数据输入到预先训练好的人工智能模型中进行识别，并确定识别结果
。
[0003]现有的人工智能模型通常是依赖训练数据进行训练，训练数据一般包括输入数据（如消化道图像）和标注数据（消化道图像对应的识别结果，如肿瘤类型
、
肿瘤位置
、
肿瘤大小等）
。
通常是将输入数据输入到人工智能模型中，人工智能模型预测结果，并将预测到的结果预标注数据进行对比，进而对模型进行反向调整，以得到训练好的模型
。
[0004]目前，通常是通过人工来对图像数据进行标注，而由于人工标注费用较高，导致训练数据较少，从而使得人工智能模型的识别准确率较低
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助系统，以提升人工智能模型的识别准确率
。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助方法，应用于服务器，所述方法包括：第一参与方与第二参与方进行数据交互，确定第一参与方的第一图像和第二参与方的第二图像，所述第一图像和第二图像包含的消化道肿瘤相似；依据第一参与方的第一图像和第二图像，训练图像数据波动模型；接收各参与方的待波动的消化道相关的图像数据，并依据训练好的图像数据波动模型进行数据波动，得到波动数据，并反馈给各参与方，波动数据包括调整后的图像数据和调整后的图像数据对应的标注；依据各参与方的训练数据，训练人工智能模型，各参与方的训练数据依据各参与方的消化道相关的图像数据和波动后的波动数据确定；从识别请求方获取待识别的消化道图像，并将消化道图像输入到训练好的人工智能模型中，确定消化道肿瘤的辅助识别结果，并反馈
。
[0007]进一步的，所述第一参与方与第二参与方进行交互，确定第一参与方的第一图像和第二参与方的第二图像，包括：第一参与方获取第一比较图像，提取第一比较图像各像素点的像素值，并转换为二进制的第一数值，去除第一数值的后缀，形成第一比较数据；第二参与方获取第二比较图像，提取第二比较图像各像素点的像素值，并转换为二进制的第二数值，去除第二数值的后缀，形成第二比较数据；第一参与方和第二参与方依据相同的数据加密密钥对第一比较数据和第二比较数据进行加密，并交互加密后的数据来确定加密后的数据是否相同，以确定第一比较图像和第二比较图像之间的相似性；依据第一比较图像和第二比较图像的相似性，确定第一图像和第二图像
。
[0008]进一步的，所述方法还包括：获取第一比较图像和第二比较图像中消化道的定位
点的位置信息和消化道的参数信息，所述参数信息包括消化道的尺寸信息；依据位置信息和参数信息，确定第一比较图像和第二比较图像的比对规则；所述交互加密后的数据来确定加密后的数据是否相同，包括：第一参与方将加密后的数据传输给第二参与方，第二参与方按照比对规则将第一参与方的加密后的数据和第二参与方的加密后的数据进行比较，以确定第一比较图像和第二比较图像之间的相似性
。
[0009]进一步的，所述交互加密后的数据来确定加密后的数据是否相同，包括：第一参与方按照消化道类型将加密后的数据切分为第一加密数据和第二加密数据，第二参与方按照消化道类型将加密后的数据切分为第三加密数据和第四加密数据；第一参与方传输第一加密数据给第二参与方，第二参与方依据第一加密数据和第二加密数据确定加密后的数据是否相同；第二参与方传输第四加密数据给第一参与方，第一参与方依据第二加密数据和第四加密数据确定加密后的数据是否相同
。
[0010]进一步的，所述第一参与方和第二参与方依据相同的数据加密密钥对第一比较数据和第二比较数据进行加密，包括：下发数据加密密钥给第一参与方和第二参与方；第一参与方按照数据加密密钥对第一比较数据进行加密；第二参与方按照数据加密密钥对第二比较数据进行加密
。
[0011]进一步的，所述依据第一参与方的第一图像和第二图像，训练图像数据波动模型，包括：获取第一参与方上传的第一图像和第二参与方上传的第二图像；将第一图像输入到图像数据波动模型中，得到波动预测图像；确定波动预测图像与第二图像之间的差异，并判断差异是否超过预设差异阈值，若超过，则丢弃波动预测图像，并调整图像数据波动模型，其中，第二图像可以有多个
。
[0012]进一步的，所述依据各参与方的训练数据，训练人工智能模型，包括：设置安全计算节点，以通过安全计算节点接收各参与方的训练数据；将人工智能模型部署到安全计算节点，并依据训练数据对人工智能模型进行训练，得到训练好的人工智能模型
。
[0013]进一步的，所述从识别请求方获取待识别的消化道图像，并将消化道图像输入到训练好的人工智能模型中，确定消化道肿瘤的辅助识别结果，并反馈，包括：设置可信执行环境，并将训练好的人工智能模型部署到可信执行环境中；在可信执行环境中，获取待识别的消化道图像，并将消化道图像输入到训练好的人工智能模型中，确定消化道肿瘤的辅助识别结果；将辅助识别结果加密后反馈，以在识别请求方进行解密
。
[0014]第二方面，本申请提供了一种基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助系统，所述系统包括：数据交互处理模块，用于第一参与方与第二参与方进行数据交互，确定第一参与方的第一图像和第二参与方的第二图像，所述第一图像和第二图像包含的消化道肿瘤相似；波动模型训练模块，用于依据第一参与方的第一图像和第二图像，训练图像数据波动模型；图像数据波动模块，用于接收各参与方的待波动的消化道相关的图像数据，并依据训练好的图像数据波动模型进行数据波动，得到波动数据，并反馈给各参与方；智能模型训练模块，用于依据各参与方的训练数据，训练人工智能模型，各参与方的训练数据依据各参与方的消化道相关的图像数据和波动后的波动数据确定；图像数据识别模块，用于从识别请求方获取待识别的消化道图像，并将消化道图像输入到训练好的人工智能模型中，确定消化道肿瘤的辅助识别结果，并反馈
。
[0015]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器；所述存
储器用于存储计算机执行指令；所述至少一个处理器用于执行所述存储器中存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面所述的方法
。
[0016]本申请提供了一种基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助方法，应用于服务器，所述方法包括：第一参与方与第二参与方进行数据交互，确定第一参与方的第一图像和第二参与方的第二图像，所述第一图像和第二图像包含的消化道肿瘤相似；依据第一参与方的第一图像和第二图像，训练图像数据波动模型；接收各参与方的待波动的消化道相关的图像数据，并依据训练好的图像数据波动模型进行数据波本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能的消化道肿瘤诊断辅助方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：第一参与方与第二参与方进行数据交互，确定第一参与方的第一图像和第二参与方的第二图像，所述第一图像和第二图像包含的消化道肿瘤相似；依据第一参与方的第一图像和第二图像，训练图像数据波动模型；接收各参与方的待波动的消化道相关的图像数据，并依据训练好的图像数据波动模型进行数据波动，得到波动数据，并反馈给各参与方，波动数据包括调整后的图像数据和调整后的图像数据对应的标注；依据各参与方的训练数据，训练人工智能模型，各参与方的训练数据依据各参与方的消化道相关的图像数据和波动后的波动数据确定；从识别请求方获取待识别的消化道图像，并将消化道图像输入到训练好的人工智能模型中，确定消化道肿瘤的辅助识别结果，并反馈
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一参与方与第二参与方进行交互，确定第一参与方的第一图像和第二参与方的第二图像，包括：第一参与方获取第一比较图像，提取第一比较图像各像素点的像素值，并转换为二进制的第一数值，去除第一数值的后缀，形成第一比较数据；第二参与方获取第二比较图像，提取第二比较图像各像素点的像素值，并转换为二进制的第二数值，去除第二数值的后缀，形成第二比较数据；第一参与方和第二参与方依据相同的数据加密密钥对第一比较数据和第二比较数据进行加密，并交互加密后的数据来确定加密后的数据是否相同，以确定第一比较图像和第二比较图像之间的相似性；依据第一比较图像和第二比较图像的相似性，确定第一图像和第二图像
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一比较图像和第二比较图像中消化道的定位点的位置信息和消化道的参数信息，所述参数信息包括消化道的尺寸信息；依据位置信息和参数信息，确定第一比较图像和第二比较图像的比对规则；所述交互加密后的数据来确定加密后的数据是否相同，包括：第一参与方将加密后的数据传输给第二参与方，第二参与方按照比对规则将第一参与方的加密后的数据和第二参与方的加密后的数据进行比较，以确定第一比较图像和第二比较图像之间的相似性
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述交互加密后的数据来确定加密后的数据是否相同，包括：第一参与方按照消化道类型将加密后的数据切分为第一加密数据和第二加密数据，第二参与方按照消化道类型将加密后的数据切分为第三加密数据和第四加密数据；第一参与方传输第一加密数据给第二参与方，第二参与方依据第一加密数据和第二加密数据确定加密后的数据是否相同；第二参与方传输第四加密数据给第一参与方，第一参与方依据第二加密数据和第四加密数据确定加密后的数据是否相同
。5.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈克力，丁轶，俞露，张耀伟，刘洋，郭学军，
申请(专利权)人：南方医科大学南方医院，
类型：发明
国别省市：