【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗领域，更具体地说，本专利技术涉及基于人工智能的医学影像辅助诊断系统。
技术介绍
1、在当今医疗领域，医学影像诊断是疾病筛查、病情评估以及治疗方案制定过程中不可或缺的关键环节。常见的医学影像技术涵盖x光、计算机断层扫描(ct)、磁共振成像(mri)、超声等多种类型，它们能够以非侵入性的方式呈现人体内部的结构与功能信息，为医生提供直观且丰富的诊断依据。
2、然而，随着医疗技术的不断进步以及人口老龄化进程的加速，医学影像数据呈现出爆炸式增长，一方面，医疗机构每天产生的影像检查数量急剧增加，以大型三甲医院为例，每日可能需要进行数千例的影像检查，这导致影像科医生面临巨大的阅片工作量，另一方面，影像数据的复杂度也在不断提高，高分辨率影像、多模态影像融合等技术的应用，使得影像中包含的信息量大幅增加，进一步加重了医生的诊断负担。
3、在这种背景下，传统的人工阅片方式逐渐暴露出一些局限性，首先，人工阅片效率相对较低，医生需要花费大量时间逐帧查看影像，不仅容易导致疲劳，还可能影响诊断速度，延长患者的等待时间，其次，...
【技术保护点】
1.基于人工智能的医学影像辅助诊断系统，其特征在于：包括基础架构层、核心功能层和辅助功能层，所述基础架构层的输出端与核心功能层的输入端连接，所述核心功能层的输出端与辅助功能层的输入端连接；
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系统，其特征在于：所述动态自适应影像处理模块采用基于时空注意力机制的三维卷积神经网络，通过数据总线与硬件平台连接，同步接收医学影像数据与患者生理信号，通过自注意力机制动态调整分割阈值，输出处理后的影像特征图谱至可解释多病种联合诊断推理模块。
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系统，其特...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的医学影像辅助诊断系统，其特征在于：包括基础架构层、核心功能层和辅助功能层，所述基础架构层的输出端与核心功能层的输入端连接，所述核心功能层的输出端与辅助功能层的输入端连接；
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系统，其特征在于：所述动态自适应影像处理模块采用基于时空注意力机制的三维卷积神经网络，通过数据总线与硬件平台连接，同步接收医学影像数据与患者生理信号，通过自注意力机制动态调整分割阈值，输出处理后的影像特征图谱至可解释多病种联合诊断推理模块。
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系统，其特征在于：所述动态自适应影像处理模块进一步包括三维影像标注单元和多模态影像融合单元，其中，三维影像标注单元基于结合初步知识学习的图像分类器与基础病变标注网络，通过数据流管道接收原始影像数据，综合多源知识信息生成病变语义知识点序列；模态影像融合单元基于配置像素级与特征级融合算法，通过并行计算接口接收不同模态影像数据，针对动态器官检查支持实时动态融合，输出融合后的影像数据至可解释多病种联合诊断推理模块。
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系统，其特征在于：所述可解释多病种联合诊断推理模块是基于构建知识图谱与深度学习混合模型，通过内存共享机制接收来自动态自适应影像处理模块的影像特征图谱，结合医学知识图谱进行推理分析，生成包含推理路径的结构化诊断报告，并通过消息队列将诊断结果传输至主动式交互反馈模块。
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系统，其特征在于：所述可解释多病种联合诊断推理模块进一步包括疾病动态监测单元和远程诊断支持单元，其中，疾病动态监测单元基于配置时间序列分析引擎与形态学分析算法，通过持续查询接口接收来自动态自适应影像处理模块的影像序列数据，实时追踪目标结构形态演变及生理病理动态信息，输出监测报告至主动式交互反馈模块；远程诊断支持单元基于集成ai智能分析引擎与5g通信模块，通过websocket协议建立与上级医院专家终端的加密通信链路。
6.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系...
【专利技术属性】
技术研发人员：张闽龙，朱玲，
申请(专利权)人：深圳市新点医疗信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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