【技术实现步骤摘要】
基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法
[0001]本专利技术涉及医学影像处理
，尤其涉及基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法
。
技术介绍
[0002]医学影像处理是一门涉及获取
、
分析和解释医学图像的学科
。
它结合了计算机科学
、
医学工程学和影像学等多个领域，旨在提高对医学影像的理解和诊断
。
[0003]其中，基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法是一种利用工业互联网和生成式人工智能（
AI
）技术来提升医学影像数据质量的方法
。
该方法的主要目的是改善医学影像的质量，以使医生和医疗专业人员能够更准确
、
更可靠地进行诊断
。
通过应用工业互联网和生成式
AI
，可以有效地处理医学影像数据，减少噪音
、
增加清晰度，并提高影像的对比度和分辨率
。
为了达成这一目标，通常采用生成式
AI
算法，例如生成对抗网络（
GAN
），用于学习和生成更高质量
、
更真实的医学影像
。
同时，利用工业互联网技术对医学影像数据进行清洗，去除噪音和不良数据，通过数据增强技术提高数据的多样性和质量
。
此外，利用工业互联网的自动化能力，实现对大规模医学影像数据的快速处理和分析，提高处理效率
。
最后，通过实...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于物联网技术，采用数据采集算法，收集多模态医学影像数据，生成原始医学影像数据集；基于所述原始医学影像数据集，采用图像预处理算法，实现图像质量的提升，得到预处理后的医学影像数据集；基于所述预处理后的医学影像数据集，采用生成对抗网络算法，进行多模态影像的融合，得到融合增强后的医学影像数据集；基于所述融合增强后的医学影像数据集，应用深度学习降噪方法，优化影像质量，产生优化后的医学影像数据集；基于所述优化后的医学影像数据集，利用卷积神经网络算法，进行自动标注操作，得到自动标注的医学影像数据；基于所述自动标注的医学影像数据，采用分布式存储技术，上传数据到云端，形成云端医学数据仓库；基于所述云端医学数据仓库，应用深度学习技术，为医生提供远程诊断建议，生成远程诊断报告；基于所述云端医学数据仓库，使用决策树算法，进行健康数据分析，得到智慧健康报告；整合所述远程诊断报告和智慧健康报告，采用工业互联网技术，实现数据多端共享，建立多场景智慧健康服务体系
。2.
根据权利要求1所述的基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法，其特征在于，基于物联网技术，采用数据采集算法，收集多模态医学影像数据，生成原始医学影像数据集的步骤具体为：基于物联网设备，采用传感器校准算法，形成实时数据流；基于所述实时数据流，采用时间序列对齐算法，对传感器数据进行时间同步，生成同步后的影像数据；基于所述同步后的影像数据，使用
SVM
异常检测算法，筛选数据异常值，得到筛选后的医学影像数据；基于所述筛选后的医学影像数据，采用多源数据融合方法，形成原始医学影像数据集
。3.
根据权利要求1所述的基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法，其特征在于，基于所述原始医学影像数据集，采用图像预处理算法，实现图像质量的提升，得到预处理后的医学影像数据集的步骤具体为：基于所述原始医学影像数据集，应用直方图均衡化算法，进行亮度调整，得到亮度均衡化后的影像数据；基于所述亮度均衡化后的影像数据，采用中值滤波算法，消除图像中的噪声，生成去噪后的医学影像数据；基于所述去噪后的医学影像数据，使用
Laplacian
锐化算法，增强图像细节，获得细节增强的医学影像数据；基于所述细节增强的医学影像数据，采用
Z
‑
score
标准化方法，进行尺度和范围调整，
形成预处理后的医学影像数据集
。4.
根据权利要求1所述的基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法，其特征在于，基于所述预处理后的医学影像数据集，采用生成对抗网络算法，进行多模态影像的融合，得到融合增强后的医学影像数据集的步骤具体为：基于所述预处理后的医学影像数据集，利用随机抽样算法，选取部分数据作为生成对抗网络的训练数据，形成
GAN
训练数据集；基于所述
GAN
训练数据集，应用深度卷积生成对抗网络模型结构，对多模态数据进行特征提取并融合，形成初步融合影像；基于所述初步融合影像，利用损失函数优化算法，对生成器和判别器进行交替训练，优化融合效果，形成优化后的融合影像；基于所述优化后的融合影像，采用图像后处理算法，提高图像的对比度和清晰度，生成融合增强后的医学影像数据集
。5.
根据权利要求1所述的基于互联网生成式人工智能提升医学影像数据质量的方法，其特征在于，基于所述融合增强后的医学影像数据集，应用深度学习降噪方法，优化影像质量，产生优化后的医学影像数据集的步骤具体为：基于所述融合增强后的医学影像数据集，采用...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘景鑫，李嘉阳，龙知善，石张镇，安东洪，
申请(专利权)人：深圳市润泽影像科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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