【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像诊断，具体为基于人工智能的医学影像辅助诊断方法。
技术介绍
1、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：医学成像系统和医学图像处理；前者是指图像形成的过程，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。
2、但是在现有技术中，医学影像辅助诊断时无法对医学影像进行精准分析，以至于不能够提前标记阴影区域，且不能够分析阴影区域的细小变化，造成医学影像诊断效率低。
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出基于人工智能的医学影像辅助诊断方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于人工智能的医学影像辅助...
【技术保护点】
1.基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，具体辅助诊断方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，步骤一中阴影监测辅助过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，若医学影像内各个子图片中对应子区域的颜色深度值最大偏差量超过深度最大偏差量阈值，或者医学影像内任一子图片中任一子区域颜色深度值与当前子区域颜色深度均值的数值偏差值超过数值偏差值阈值，则将对应医学影响对应子图片的子区域设定为阴影区域；
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学影像辅...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，具体辅助诊断方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，步骤一中阴影监测辅助过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，若医学影像内各个子图片中对应子区域的颜色深度值最大偏差量超过深度最大偏差量阈值，或者医学影像内任一子图片中任一子区域颜色深度值与当前子区域颜色深度均值的数值偏差值超过数值偏差值阈值，则将对应医学影响对应子图片的子区域设定为阴影区域；
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，步骤二、形状分析过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，若阴影区域边界位置与当前所在子区域边界位置的最大间距偏差值超过最大间距偏差值阈值，或者阴影区域边界与当前所在子区域边界处于平行边界长度与处于非平行边界长度的数值比未超过长度数值比阈值，则判定阴影区域与当前子区域形状不一致，生成单一区域阴影不规则信号并将单一区域阴影不规则信号发送至交互终端，交互终端将单一区域阴影不规则信号以文字形式进行展示；
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的医学影像辅助诊断方法，其特征在于，当阴影区域涉及多个子区域时，获取到阴影区域中...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓玲，钟友文，党慧敏，张欣，赵辉，肖健，田贵荣，张烨，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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