【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能ai领域，具体是指基于ai移动医疗超声造影图像分析与辅助系统。
技术介绍
1、ai在医疗超声造影图像分析领域的应用正经历快速发展，特别是在辅助诊断方面展现出巨大潜力。然而，这一领域仍面临若干挑战：医疗数据敏感且涉及个人隐私，现有方法无法在保障数据安全及隐私的前提下训练高效ai模型；医疗图像数据需高度标准化以确保模型的泛化能力，但现实中数据往往存在异质性，影响模型准确性；当前的医疗辅助诊断系统在提供决策支持时，往往因为缺乏足够的可解释性，导致医生与患者难以对其背后的推理逻辑建立起充分的信任。
技术实现思路
1、针对上述情况，本专利技术提供了基于ai移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，针对医疗数据敏感且涉及个人隐私，现有方法无法在保障数据安全及隐私的前提下训练高效ai模型的问题，采用改进的联合异构图像分析方法生成超声造影图像分析模型，在不暴露患者原始数据的前提下，协同多中心的异构医学图像数据进行模型训练，通过集成高级加密技术和差异隐私策略，确保了个人信息的安全无虞；同时，对与医学图像数据的多样性与质量不均一性，该方法能够增强模型对异质数据的泛化能力与鲁棒性，在维护隐私安全的基础上，提升超声造影图像分析的精确度与临床实用性；针对当前的医疗辅助诊断系统在提供决策支持时，往往因为缺乏足够的可解释性，而导致医生与患者难以对其背后的推理逻辑建立起充分的信任的问题，基于cnn模型进行训练，并使用pdps可视化技术提高模型的可解释性，直观理解各特征如何影响预测结果，同时，采用改进的
2、本专利技术提供的基于ai移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，包括图像采集与处理模块、图像分析与隐私安全模块、辅助诊断与报告生成模块、用户界面与交互模块和数据管理与存储模块；
3、所述图像采集与处理模块使用高灵敏度的便携式超声设备采集超声造影图像，并使用无线通信技术实时传输至医院的云端和本地工作站中，对超声造影图像进行去噪、图像增强和图像配准操作，得到图像数据；
4、所述图像分析与隐私安全模块使用改进的联合异构图像分析方法对图像数据进行分析，并对图像数据传输过程中的安全性和隐私性进行优化，得到图像分析结果；
5、所述辅助诊断与报告生成模块根据图像分析结果，基于cnn模型进行训练，并使用pdps可视化技术和改进的优化算法进行优化，生成结构化的辅助诊断报告，为医生提供决策支持；
6、所述用户界面与交互模块提供一个直观、易操作的界面，允许用户查看、验证图像分析结果，调整分析参数，以及进行必要的手动标注和修正；
7、所述数据管理与存储模块确保所有收集和分析的数据能够安全、合规地存储，并支持数据检索，以便于长期跟踪患者的状况或进行科研回顾。
8、进一步的，所述图像分析与隐私安全模块使用改进的联合异构图像分析方法对图像数据进行分析，所述改进的联合异构医学图像分析方法，具体包括以下步骤：
9、步骤s1：数据集构建与处理，从医疗机构收集匿名化的超声造影图像数据，进行标准化处理，得到标准化图像数据；
10、步骤s2：模型构建，使用peleenet模型和个性化联邦学习模型构建超声造影图像分析模型，对标准化图像数据进行分析，得到图像数据分析结果；
11、步骤s3：csahe机制，将每个医疗机构作为一个用户，使用加密-求和方法为所有用户提供保护；
12、步骤s4：数据分析与模型评估，评估超声造影图像分析模型性能，并定期进行隐私影响评估，验证csahe机制是否有效防止了通过梯度信息逆向工程泄露图像数据的风险；
13、步骤s5：实际应用，将训练好的超声造影图像分析模型部署到医疗机构中，实时辅助医生进行图像分析；
14、步骤s6：模型迭代与更新，根据实际应用中的反馈，持续收集新的超声造影图像，进行超声造影图像分析模型的迭代训练和优化，同时不断强化安全性措施，确保超声造影图像分析模型的准确性和隐私保护能力；
15、进一步的，在步骤s2中，模型构建，具体包括以下步骤：
16、步骤s21：主体模型构建，使用深度可分离卷积和金字塔结构单元构建peleenet模型的主体部分，生成初级模型，每个金字塔单元包含k个不同数量的卷积层和通道重排操作；
17、步骤s22：过渡层设计，在相邻的金字塔结构单元之间使用过渡层减少初级模型的维度和尺寸，过渡层包括bn、relu激活函数、1x1卷积和2x2的平均池化操作；
18、步骤s23：模型压缩与优化，使用模型压缩和优化技术对初级模型的存储需求进行优化；
19、步骤s24：初始化元模型，使用个性化的fedavg算法在服务器上初始化一个全局模型，作为元模型的起始点；
20、步骤s25：适应性训练，使用maml启发的方法进行适应性训练，获得高性能的初始元模型，记录元模型参数信息；
21、步骤s26：元模型更新，将更新的元模型参数信息传回服务器，服务器根据元模型参数信息更新元模型；
22、进一步的，在步骤s3中，csahe机制，具体包括以下步骤：
23、步骤s31：初始化与选择发起者，将全局模型发送给所有用户，在每轮元模型训练的末尾，随机选择一位用户作为本轮聚合的发起者，并设置加密所需的参数；
24、步骤s32：本地模型训练，每个用户以收到的全局模型作为起点，使用私有的超声造影图像数据，在本地进行训练，生成本地模型；
25、步骤s32：加密前准备，计算本地模型与全局模型之间的梯度差，发起者在梯度的计算中添加随机噪声，生成加噪梯度；
26、步骤s33：同态加密，使用全同态加密方案对加噪梯度进行加密，生成加密的张量数据，并使用tenseal处理加密的张量数据，得到加密加噪的梯度，同态加密包括公钥和解密密钥；
27、步骤s34：循环加密聚合，发起者将加密加噪的梯度发送给下一个用户，每个用户都使用加密加噪梯度累加方案进行隐私保护的梯度更新，得到聚合的加密梯度；
28、步骤s35：发起者解密并聚合，发起者使用所有用户的公钥和解密密钥对聚合的加密梯度进行解密，得到全局模型的聚合梯度；
29、步骤s36：声消除与梯度平均，解密后，从全局模型的聚合梯度中移除之前添加的随机噪声，并对结果进行处理，得到更新的全局梯度；
30、步骤s37：应用梯度更新，服务器使用更新的全局梯度来更新全局模型，随后将更新后的模型广播给所有用户，开始下一轮训练。
31、进一步的，所述辅助诊断与报告生成模块使用pdps可视化技术和改进的优化算法进行优化，所述pdps可视化技术和改进的优化算法，具体包括以下步骤：
32、步骤p1：cnn模型训练，使用cnn模型对图像分析结果进行训练学习，提取特征，生成初步辅助诊断报告本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于AI移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，其特征在于：包括图像采集与处理模块、图像分析与隐私安全模块、辅助诊断与报告生成模块、用户界面与交互模块和数据管理与存储模块；
2.根据权利要求1所述的基于AI移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，其特征在于：所述改进的联合异构医学图像分析方法，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于AI移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，其特征在于：在步骤S2中，模型构建，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于AI移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，其特征在于：在步骤S3中，CSAHE机制，具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.基于ai移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，其特征在于：包括图像采集与处理模块、图像分析与隐私安全模块、辅助诊断与报告生成模块、用户界面与交互模块和数据管理与存储模块；
2.根据权利要求1所述的基于ai移动医疗超声造影图像分析与辅助系统，其特征在于：所述改进的联合异构医学图像分析方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄伟，
申请(专利权)人：阿尔麦德智慧医疗湖州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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