【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，特别是一种基于图像数据的肺结核智能识别方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着医学影像技术和计算能力的迅猛发展，基于人工智能（ai）和机器学习（ml）的肺结核智能识别方法逐渐成为研究热点。传统诊断主要依赖于医生的经验和有限的影像数据，这不仅效率低下且容易受到主观因素的影响。现有的技术如计算机辅助检测系统虽然在一定程度上提高了诊断的准确性，但它们通常局限于单一模态的数据处理，难以充分利用多源信息进行综合分析。
2、现有技术的主要不足在于：数据预处理阶段缺乏标准化流程，导致不同来源的数据难以有效整合；现有的病灶定位和风险评估模型大多依赖于单一特征或简单组合，未能充分挖掘数据中的潜在关联，影响了诊断的全面性和精确度。这些问题限制了现有技术在复杂临床环境下的应用效果。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于图像数据的肺结核智能识别方法解决多源异构医疗数据的高效整合与精准肺结核智能识别的问题。<...
【技术保护点】
1.一种基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：从不同医疗设备收集并预处理常规检验数据，形成标准化数据集包括以下步骤，
3.如权利要求2所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：利用深度学习模型从标准化数据中提取特征包括以下步骤，
4.如权利要求3所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：基于定位的疑似病灶区域，构建个性化风险评估模型，生成风险评分包括以下步骤，
5.如权利要求4所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：从不同医疗设备收集并预处理常规检验数据，形成标准化数据集包括以下步骤，
3.如权利要求2所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：利用深度学习模型从标准化数据中提取特征包括以下步骤，
4.如权利要求3所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：基于定位的疑似病灶区域，构建个性化风险评估模型，生成风险评分包括以下步骤，
5.如权利要求4所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：基于风险评分，得到初步诊断建议包括以下步骤，
6.如权利要求5所述的基于图像数据的肺结核智能识别方法，其特征在于：根...
【专利技术属性】
技术研发人员：盛蕾洁，李晓飞，
申请(专利权)人：浙江金华广福肿瘤医院，
类型：发明
国别省市：
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