【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学影像，尤其涉及一种医学影像病例随访智能系统和方法。
技术介绍
1、目前，医学影像是指利用各种物理手段(如x射线、超声波、磁共振)对人体内部结构和功能进行成像的技术，是现代医学诊断和治疗的重要手段之一。医学影像可以提供患者的病理变化、病灶位置、大小、形态、范围信息，对于疾病的诊断、分期、预后评估、疗效监测具有重要价值。
2、随着医学影像技术的发展，医学影像数据的数量、类型和质量都有了显著提升，为医生提供了更加丰富和精确的信息。然而，医学影像数据的分析和利用也面临着一些挑战，如：
3、医学影像数据的规模和复杂度不断增加，导致医生的工作量和压力增大，影像阅读的效率和准确性受到影响；
4、医学影像数据的存储和管理成本不断增加，需要更高的硬件和软件支持，同时也存在数据安全和隐私保护的风险；
5、医学影像数据的共享和交流受到限制，不同医疗机构之间的数据互通和协作困难，影响了医疗资源的优化配置和医疗质量的提升；
6、医学影像数据的后续应用和价值挖掘不足，缺乏有效的数据挖掘和分析方法，难以从海量的数据中提取有用的知识和规律，为临床决策和科研创新提供支持。
7、为了解决上述问题，近年来，人工智能技术在医学影像领域得到了广泛的应用和发展，如图像分类、目标检测、图像分割、图像检索，实现了对医学影像数据的自动化、智能化和精准化的分析和处理，为医生提供了更高效和可靠的辅助诊断和治疗工具。
8、然而，现有的人工智能技术在医学影像领域的应用，主要集中在单次的
9、目前的医学影像数据在全病程管理中的应用，还存在以下不足：
10、缺乏有效的医学影像病例收集和管理系统，难以对患者的影像数据进行全面、系统和规范的收集、整理、存储和管理，影响了数据的完整性、一致性和可用性；
11、缺乏有效的医学影像病例随访和分析系统，难以对患者的影像数据进行定期、自动和智能的随访和分析，影响了数据的时效性、动态性和价值性；
12、缺乏有效的医学影像病例共享和协作系统，难以对患者的影像数据进行安全、便捷和高效的共享和协作，影响了数据的互通性、协同性和创新性。
13、因此，针对上述问题，本专利技术提出了一种医学影像病例随访智能系统和方法，旨在实现对医学影像病例的全病程管理，提高医学影像数据的应用效率和价值。
14、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
15、(1)缺乏有效的医学影像病例收集和管理系统，难以对患者的影像数据进行全面、系统和规范的收集、整理、存储和管理，影响了数据的完整性、一致性和可用性；
16、(2)缺乏有效的医学影像病例随访和分析系统，难以对患者的影像数据进行定期、自动和智能的随访和分析，影响了数据的时效性、动态性和价值性；
17、(3)缺乏有效的医学影像病例共享和协作系统，难以对患者的影像数据进行安全、便捷和高效的共享和协作，影响了数据的互通性、协同性和创新性。
18、(4)现有医学影像病例随访智能系统收集的医学影像不清晰，影响病例诊断；同时，对病例信息检索不准确。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种医学影像病例随访智能系统和方法。
2、本专利技术是这样实现的，一种医学影像病例随访智能系统包括：
3、病例收集模块、影像增强模块、主控模块、病例管理模块、病例随访模块、病例分析模块、病例共享模块、病例信息检索模块、病例展示模块；
4、病例收集模块，与影像增强模块连接，用于从不同来源和类型的医学影像设备中收集患者的医学影像数据，以及与之相关的患者基本信息、临床诊断信息、治疗方案信息、随访计划信息，并将收集的数据进行预处理和标准化，形成医学影像病例；
5、影像增强模块，与病例收集模块、主控模块连接，用于对医学影像进行增强处理；
6、主控模块，与影像增强模块、病例管理模块、病例随访模块、病例分析模块、病例共享模块、病例信息检索模块、病例展示模块连接，用于控制各个模块正常工作；
7、病例管理模块，与主控模块连接，用于对收集的医学影像病例进行存储、索引、检索、更新和删除操作，以及对医学影像病例进行分类、分组、排序、筛选、统计功能；
8、病例随访模块，与主控模块连接，用于根据随访计划信息，定期对医学影像病例进行随访，包括发送随访提醒、收集随访数据、更新随访状态，并将随访数据与原始医学影像病例进行关联，形成随访医学影像病例；
9、病例分析模块，与主控模块连接，用于对随访医学影像病例进行分析，包括利用人工智能技术对随访医学影像数据进行影像诊断和分析，以及利用数据挖掘技术对随访医学影像病例进行数据分析和知识发现；
10、病例共享模块，与主控模块连接，用于对随访医学影像病例进行共享，包括设置数据共享的权限、范围、方式和条件，以及提供数据共享的接口、协议和标准；
11、病例信息检索模块，与主控模块连接，用于通过检索程序检索目标病例信息；
12、病例展示模块，与主控模块连接，用于对随访医学影像病例的收集、管理、随访、分析和共享结果进行展示，包括提供多种展示方式、多种展示内容、多种展示角度、多种展示维度展示。
13、进一步，所述病例收集模块，具体包括：
14、数据采集子模块，用于从不同来源和类型的医学影像设备中采集患者的医学影像数据，包括原始影像数据和处理后的影像数据，以及与之相关的患者基本信息、临床诊断信息、治疗方案信息、随访计划信息；
15、数据预处理子模块，用于对采集的医学影像数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据压缩、数据加密；
16、数据标准化子模块，用于对采集的医学影像数据进行标准化，包括数据格式的统一、数据编码的统一、数据命名的统一、数据元数据的添加；
17、数据组织子模块，用于将预处理和标准化后的医学影像数据，以及与之相关的其他信息，按照一定的规则和结构，组织成医学影像病例，每个医学影像病例包含一个或多个医学影像数据，以及与之相关的患者基本信息、临床诊断信息、治疗方案信息、随访计划信息。
18、进一步，所述病例管理模块，具体包括：
19、数据存储子模块，用于将医学影像病例存储在本地或云端的数据库中，根据数据的敏感性和重要性，采用不同的存储策略和存储级别；
20、数据索引子模块，用于为医学影像病例建立索引，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述医学影像病例随访智能系统包括病例收集模块、影像增强模块、自适应模块、主控模块、病例管理模块、病例随访模块、病例分析模块、病例共享模块、病例信息检索模块和病例展示模块；其中，病例收集模块与影像增强模块和自适应模块连接，用于收集和预处理来自不同来源和类型的医学影像设备的医学影像数据和相关信息。影像增强模块与病例收集模块和自适应模块连接，用于对医学影像进行增强处理；自适应模块则与病例收集模块、影像增强模块、主控模块连接，利用深度学习技术对收集的数据进行自适应解析，形成更高质量的医学影像病例。
2.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述的自适应模块能根据不同的医学影像数据和病例信息，自动调整解析策略和参数，提高解析的精度和效率；该自适应模块能从新的病例数据中进行学习和优化，使得整个系统的性能可以随着时间的推移而持续提升。这种优化包括但不限于模型参数的更新、新的特征学习和模型结构的调整，以提高系统对医学影像病例的处理能力和效率。
3.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述医学影
4.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述病例收集模块，具体包括：
5.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述病例管理模块，具体包括：
6.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述病例随访模块，具体包括：
7.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述病例分析模块，具体包括：
8.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述病例共享模块，具体包括：
9.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述病例信息检索模块检索方法如下：
10.一种实施如权利要求1-9任意一项所述医学影像病例随访智能系统的医学影像病例随访智能方法，其特征在于，所述医学影像病例随访智能方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述医学影像病例随访智能系统包括病例收集模块、影像增强模块、自适应模块、主控模块、病例管理模块、病例随访模块、病例分析模块、病例共享模块、病例信息检索模块和病例展示模块；其中，病例收集模块与影像增强模块和自适应模块连接，用于收集和预处理来自不同来源和类型的医学影像设备的医学影像数据和相关信息。影像增强模块与病例收集模块和自适应模块连接，用于对医学影像进行增强处理；自适应模块则与病例收集模块、影像增强模块、主控模块连接，利用深度学习技术对收集的数据进行自适应解析，形成更高质量的医学影像病例。
2.如权利要求1所述医学影像病例随访智能系统，其特征在于，所述的自适应模块能根据不同的医学影像数据和病例信息，自动调整解析策略和参数，提高解析的精度和效率；该自适应模块能从新的病例数据中进行学习和优化，使得整个系统的性能可以随着时间的推移而持续提升。这种优化包括但不限于模型参数的更新、新的特征学习和模型结构的调整，以提高系统对医学影像...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆泽华，耿承军，
申请(专利权)人：中国人民解放军联勤保障部队第九〇四医院，
类型：发明
国别省市：
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