CN107506605A - 基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法 - Google Patents
基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107506605A CN107506605A CN201710813651.6A CN201710813651A CN107506605A CN 107506605 A CN107506605 A CN 107506605A CN 201710813651 A CN201710813651 A CN 201710813651A CN 107506605 A CN107506605 A CN 107506605A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- user
- body part
- organ
- cloud platform
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims abstract description 106
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 27
- 101000746134 Homo sapiens DNA endonuclease RBBP8 Proteins 0.000 claims abstract description 13
- 101000969031 Homo sapiens Nuclear protein 1 Proteins 0.000 claims abstract description 13
- 102100021133 Nuclear protein 1 Human genes 0.000 claims abstract description 13
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 238000002594 fluoroscopy Methods 0.000 claims description 7
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims description 7
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract description 11
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 11
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/0007—Image acquisition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20016—Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
- G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法，应用于云服务器中，云服务器通过通信网络连接影像采集终端、医疗云平台和医生诊疗终端。影像采集终端包括输入单元、红外发生器、红外接收器、模数转换器和通信端口。影像大数据分析系统包括用户信息获取模块、影像采集模块、影像处理模块、影像分析模块和身体局部器官影像输出模块。本发明通过影像采集终端采集用户的检查影像，方便用户进行身体局部器官健康筛查，节省医院资源，通过对检查影像进行去除噪音及灰度分层处理，在检查影像中提取身体局部器官纹理特征以供医生对身体局部器官疾病进行诊断与筛查提供参考，从而辅助医生提高对身体局部器官疾病筛查的效率及准确性。
Description
技术领域
本发明涉及医学影像处理与识别技术领域，尤其涉及一种基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法。
背景技术
目前，利用检查影像进行辅助诊断已经成为被广泛采用的筛查和诊断早期身体局部器官是否患癌的重要方法。目前，利用计算机辅助检测方法对检查影像进行身体局部器官检测与筛查时，通常需要医生在身体局部器官影像上手动画出身体局部器官可疑区域(ROI)的大致范围，身体局部器官筛查与检测效率不高，不适合大量身体局部器官样本的普查情况。在身体局部器官的体检和普查活动中，患者需要亲自来到身体局部器官普查中心或医院，造成人多需要排队，并且使原本有限的医院资源更加紧张。此外，由于身体局部器官影像数量很多，医生直接对每幅身体局部器官影像手动画出ROI进行检测难以保证效率及准确性，从而容易造成漏诊和误诊的情况发生。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法，既方便用户进行身体局部器官健康筛查，节省有限的医院资源，又能够辅助医生提高对身体局部器官疾病检测与筛查的效率及准确性。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于医疗云平台的影像大数据分析系统，应用于云服务器中，该云服务器通过通信网络连接至影像采集终端、医疗云平台以及医生诊疗终端，所述影像大数据分析系统包括：
影像采集模块，用于从影像采集终端获取包含用户身体局部组织结构信息的影像数据，以及将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据处理为用户的检查影像；
影像处理模块，用于将检查影像进行无失真去除噪声滤波处理以及进行灰度分层处理；
影像分析模块，用于从医疗云平台的影像数据库中获取该用户的身体局部正常影像，以及比较处理后的检查影像与身体局部正常影像两者的纹理分布差异以从所述检查影像中提取器官纹理特征区域；
影像输出模块，用于在灰度分层后的检查影像中标示出所述器官纹理特征区域，并通过通信单元将标示有器官纹理特征区域的检查影像发送至医生诊疗终端以供医生对身体局部器官进行诊断与筛查参考。
优选的，所述影像采集终端包括输入单元、红外发生器、红外接收器、模数转换器以及通信端口，其中：
所述红外发生器用于产生红外光并将红外光透视至用户身体局部器官上；
所述红外接收器用于采集透过用户身体局部器官的红外光信号并处理为身体局部器官组织结构信息的模拟电信号；
所述模数转换器用于将红外接收器采集到的包含用户身体局部组织结构信息的模拟电信号模数转换处理为包含用户身体局部组织结构信息的影像数据；
所述通信端口用于将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据通过通信网络发送至云服务器。
优选的，所述影像采集模块利用数字影像处理软件将用户身体局部组织结构信息的影像数据以数字文件的形式记录影像数据，并根据所述影像数据产生用户的检查影像。
优选的，所述影像数据库存储有不同用户在身体局部器官健康体检和普查时采集的身体局部正常影像，所述身体局部正常影像为用户身体局部器官健康状态下的身体局部器官影像，所述纹理分布差异包括身体局部器官的组织结构差异、尺寸大小差异及外形轮廓差异。
优选的，所述灰度分层处理包括将所述检查影像按灰度分割成不同的区域并对每个区域进行色彩赋值处理。
本发明提供了一种基于医疗云平台的影像大数据分析方法，应用于云服务器中，该云服务器通过通信网络连接至影像采集终端、医疗云平台以及医生诊疗终端，该方法包括步骤：通过从影像采集终端获取包含用户身体局部组织结构信息的影像数据；将包含用户身体局部组织结构信息的影像数据处理为检查影像；将检查影像进行无失真去除噪声滤波处理以及进行灰度分层处理；从医疗云平台的影像数据库中获取该用户的身体局部正常影像，并比较处理后的检查影像与身体局部正常影像两者的纹理分布差异以从所述检查影像中提取器官纹理特征区域；在灰度分层后的检查影像中标示出所述器官纹理特征区域，并通过通信单元将标示有器官纹理特征区域的检查影像发送至医生诊疗终端以供医生对身体局部器官进行诊断与筛查参考。
优选的，所述影像采集终端包括输入单元、红外发生器、红外接收器、模数转换器以及通信端口，所述从影像采集终端获取包含用户身体局部组织结构信息的影像数据的步骤包括：通过红外发生器产生红外光并将红外光透视至用户身体局部器官上；通过红外接收器采集透过用户身体局部器官的红外光信号并处理为身体局部器官组织结构信息的模拟电信号；利用模数转换器将红外接收器采集到的包含用户身体局部组织结构信息的模拟电信号模数转换处理为包含用户身体局部组织结构信息的影像数据；通过通信端口将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据通过通信网络发送至云服务器。
优选的，所述将包含用户身体局部组织结构信息的影像数据处理为检查影像的步骤包括：利用数字影像处理软件将用户身体局部组织结构信息的影像数据以数字文件的形式记录影像数据；根据所述影像数据产生用户的检查影像。
优选的，所述影像数据库存储有不同用户在身体局部器官健康体检和普查时采集的身体局部正常影像，所述身体局部正常影像为用户身体局部器官健康状态下采集的身体局部器官影像，所述纹理分布差异包括身体局部器官的组织结构差异、尺寸大小差异以及外形轮廓差异。
优选的，所述灰度分层处理包括将所述检查影像按灰度分割成不同的区域并对每个区域进行色彩赋值处理。
相较于现有技术，本发明所述基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法通过设置在各社区医疗工作站的影像采集终端采集用户的检查影像，方便用户进行身体局部器官健康体检及身体局部器官筛查，节省有限的医院资源。通过对检查影像进行去除噪音及灰度分层处理，从处理后的检查影像中提取器官纹理特征区域并在检查影像中标示出器官纹理特征区域，并发送至医生诊疗终端以供医生对身体局部器官疾病进行诊断与筛查提供参考，从而辅助医生提高对身体局部器官疾病检测与筛查的效率及准确性，提高身体局部器官筛查的社会效率。
附图说明
图1是本发明基于医疗云平台的影像大数据分析系统优选实施例的应用环境示意图；
图2是本发明基于医疗云平台的影像大数据分析方法优选实施例的流程图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成上述目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效进行详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1所示，图1是本发明基于医疗云平台的影像大数据分析系统优选实施例的应用环境示意图。在本实施例中，所述影像大数据分析系统10安装并运行于云服务器1中。所述云服务器1通过通信网络3与医疗云平台2、影像采集终端4以及医生诊疗终端5建立通信连接。所述云服务器1可以为一种计算机、服务器等具有数据处理和通信功能的计算装置。所述医疗云平台2可以是一种医疗信息系统平台中的一台或服务器，并为各地区医院或社区医疗工作站等医疗检查机构提供数据接口，可以接收各医疗检查机构的检查影像。该医疗云平台2包括影像数据库20，所述影像数据库20存储有不同用户过去进行身体局部器官健康体检和普查时采集的身体局部正常影像，所述身体局部正常影像为用户身体局部器官健康状态下采集的身体局部器官影像。所述通信网络3可以是一种包括局域网、广域网的网际网络，或者是一种包括GSM、GPRS、CDMA的无线传输网络。医生诊疗终端5为设置在身体局部器官体检中心或大型医院的医生工作站计算机，用于显示检查影像，医生根据检查影像对用户的身体局部器官健康状况诊断与筛查。
所述影像采集终端4设置在社区医疗工作站等医疗检查机构内，该影像采集终端4包括红外发生器41、红外接收器42、模数转换器43以及通信端口44。所述红外发生器41用于产生红外光并将红外光透视至用户身体局部器官上；所述红外接收器42用于采集透过用户身体局部器官的红外光信号并处理为身体局部器官影像信息的模拟电信号；所述模数转换器43用于将红外接收器42采集到的包含了用户身体局部器官影像信息的模拟电信号模数转换处理为包含用户身体局部器官影像信息的数字信号；所述通信端口44用于将用户信息以及包含该用户身体局部器官影像信息的数字信号通过通信网络3发送至云服务器1。所述通信端口44可以为一种具有远程无线通讯功能的无线通讯接口，例如支持GSM、GPRS、CDMA的通讯接口。
在本实施例中，所述云服务器1包括，但不仅限于，影像大数据分析系统10、存储单元11、处理单元12以及通信单元13。所述存储单元11、处理单元12以及通信单元13均通过数据总线连接至处理单元12，并能通过处理单元12与所述影像大数据分析系统10进行信息交互。所述存储单元11可以为一种只读存储单元ROM，电可擦写存储单元EEPROM或快闪存储单元FLASH等存储器。所述处理单元12可以为一种中央处理器(CPU)、微处理器、微控制器(MCU)、数据处理芯片、或者具有数据处理功能的信息处理单元。所述通信单元13可以为一种具有远程无线通讯功能的无线通讯接口，例如支持GSM、GPRS、CDMA的通讯接口。
在本实施例中，所述影像大数据分析系统10包括，但不局限于，影像采集模块101、影像处理模块102、影像分析模块103以及影像输出模块104。本发明所称的模块是指一种能够被所述云服务器1的处理单元12执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序指令段，其存储在所述云服务器1的存储单元11中。以下结合图2对本发明各模块的功能进行详细描述。
如图2所示，图2是本发明基于医疗云平台的影像大数据分析方法优选实施例的流程图。本实施例一并结合图1，所述基于医疗云平台的影像大数据分析方法包括如下步骤：
步骤S21，从影像采集终端获取包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据；具体地，影像采集模块101通过通信单元13从影像采集终端4获取包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据。影像采集终端4的红外发生器41产生红外光并将红外光透视至用户身体局部器官上；影像采集终端4的红外接收器42采集透过用户身体局部器官的红外光信号并处理为身体局部器官组织结构信息的模拟电信号；上述红外发生器41产生的红外光透视至用户身体局部器官上，红外接收器42接收的红外光信号携带了身体局部器官组织结构信息的红外透射光。影像采集终端4的模数转换器43将红外接收器42采集到的包含用户身体局部组织结构信息的模拟电信号模数转换处理为包含用户身体局部组织结构信息的影像数据(即包含用户身体局部组织结构信息的数字影像信号)；影像采集终端4的通信端口44将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据通过通信网络3发送至云服务器1的通信单元13，影像采集模块101从通信单元13读取用户身体局部组织结构信息的影像数据。
步骤S22，将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据处理为用户的检查影像。具体地，影像采集模块101利用数字影像处理软件将用户身体局部组织结构信息的影像数据以数字文件的形式记录影像数据，然后根据该影像数据产生用户的检查影像，该检查影像是可用于显示的身体局部器官数字影像。红外身体局部器官检测的原理是：红外光线照射人体身体局部器官部位，由于人体身体局部器官组织对通过其中的红外光谱呈现出不同的吸收特性，所以透过病变部位的红外光信号与透过正常身体局部器官组织的红外信号的强度会有所不同，通过采集到的红外影像的灰度、组织结构、外形尺寸特别是身体局部器官组织的光学特性，就可以检测到身体局部器官部位发生病变的位置和尺寸。
步骤S23，将检查影像进行无失真去除噪声滤波处理以及进行灰度分层处理；具体地，影像处理模块102采用高斯滤波函数将所述检查影像进行无失真去除噪声滤波处理清除所述检查影像的杂质，从而提高对身体局部器官疾病进行检测与筛查的准确性。影像处理模块102将无失真处理后的检查影像进行灰度分层处理得到灰度分层后的检查影像，以增强检查影像的分层显示效果。所述灰度分层处理也称谓密度分层处理，包括将所述检查影像按灰度分割成不同的区域并对每个区域进行色彩赋值处理，从而使所述身体局部器官灰度影像达到分层显示的效果。在本实施例中，经过灰度分层处理后的检查影像更能够明显地显示出检查影像上的纹理分布情况，例如身体局部器官的组织结构、尺寸大小及外形轮廓等。
步骤S24，从医疗云平台的影像数据库中获取该用户的身体局部正常影像，并比较处理后的检查影像与身体局部正常影像两者的纹理分布差异以从检查影像中提取器官纹理特征区域；具体地，影像分析模块103从影像数据库20中获取该用户的身体局部正常影像。在本实施例中，所述影像数据库20存储有不同用户过去进行身体局部器官健康体检和普查时采集的身体局部正常影像，所述身体局部正常影像为用户身体局部器官健康状态下采集的身体局部器官影像。影像分析模块103将检查影像与身体局部正常影像两者的纹理分布差异进行比较以从检查影像中提取器官纹理特征区域。所述纹理分布差异包括身体局部器官的组织结构差异、尺寸大小差异及外形轮廓差异。本发明通过将正常乳房组织的影像作为身体局部正常影像与当前筛查的身体局部器官影像进行比较，对在乳房组织中检测出异常或没有异常是最有效的，但是对于红外影像因部位或者个人而有很大的差异时，最适合以已经被诊断为无异常的过去身体局部器官影像作为参考影像。
步骤S25，在检查影像中标示出器官纹理特征区域，并通过通信单元将标示有器官纹理特征区域的检查影像发送至医生诊疗终端以供医生对身体局部器官进行诊断与筛查参考。具体地，影像输出模块104在所述检查影像中标示出器官纹理特征区域，例如检查影像中用椭圆形标示出该器官纹理特征区域，从而辅助医生提高对身体局部器官疾病进行检测与筛查的效率及准确性。影像输出模块104将标示有器官纹理特征区域的检查影像通过通信单元13发送至医生诊疗终端5，以供医生对身体局部器官疾病进行诊断与筛查提供参考依据。
本发明提供的基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法通过设置在各社区医疗工作站的影像采集终端采集用户的检查影像，方便用户进行身体局部器官健康体检及身体局部器官筛查，节省有限的医院资源。本发明能够对检查影像进行去除噪音及灰度分层处理，从处理后的检查影像中提取器官纹理特征区域并在检查影像中标示出器官纹理特征区域，并发送至医生诊疗终端以供医生对身体局部器官疾病进行诊断与筛查提供参考，从而辅助医生提高对身体局部器官疾病检测与筛查的效率及准确性，提高身体局部器官筛查的社会效率。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效功能变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于医疗云平台的影像大数据分析系统，应用于云服务器中，该云服务器通过通信网络连接至影像采集终端、医疗云平台以及医生诊疗终端，其特征在于，所述影像大数据分析系统包括：
影像采集模块，用于从影像采集终端获取包含用户身体局部组织结构信息的影像数据，以及将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据处理为用户的检查影像；
影像处理模块，用于将检查影像进行无失真去除噪声滤波处理以及进行灰度分层处理；
影像分析模块，用于从医疗云平台的影像数据库中获取该用户的身体局部正常影像，以及比较处理后的检查影像与身体局部正常影像两者的纹理分布差异以从所述检查影像中提取器官纹理特征区域；
影像输出模块，用于在灰度分层后的检查影像中标示出所述器官纹理特征区域，并通过通信单元将标示有器官纹理特征区域的检查影像发送至医生诊疗终端以供医生对身体局部器官进行诊断与筛查参考。
2.如权利要求1所述的基于医疗云平台的影像大数据分析系统，其特征在于，所述影像采集终端包括输入单元、红外发生器、红外接收器、模数转换器以及通信端口，其中：
所述红外发生器用于产生红外光并将红外光透视至用户身体局部器官上；
所述红外接收器用于采集透过用户身体局部器官的红外光信号并处理为身体局部器官组织结构信息的模拟电信号；
所述模数转换器用于将红外接收器采集到的包含用户身体局部组织结构信息的模拟电信号模数转换处理为包含用户身体局部组织结构信息的影像数据；
所述通信端口用于将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据通过通信网络发送至云服务器。
3.如权利要求1所述的基于医疗云平台的影像大数据分析系统，其特征在于，所述影像采集模块利用数字影像处理软件将用户身体局部组织结构信息的影像数据以数字文件的形式记录影像数据，并根据所述影像数据产生用户的检查影像。
4.如权利要求1所述的基于医疗云平台的影像大数据分析系统，其特征在于，所述影像数据库存储有不同用户在身体局部器官健康体检和普查时采集的身体局部正常影像，所述身体局部正常影像为用户身体局部器官健康状态下采集的身体局部器官影像，所述纹理分布差异包括身体局部器官的组织结构差异、尺寸大小差异及外形轮廓差异。
5.如权利要求1至4任一项所述的基于医疗云平台的影像大数据分析系统，其特征在于，所述灰度分层处理包括将所述检查影像按灰度分割成不同的区域并对每个区域进行色彩赋值处理。
6.一种基于医疗云平台的影像大数据分析方法，应用于云服务器中，该云服务器通过通信网络连接至影像采集终端、医疗云平台以及医生诊疗终端，其特征在于，该方法包括步骤：
从影像采集终端获取包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据；
将包含用户身体局部组织结构信息的影像数据处理为检查影像；
将检查影像进行无失真去除噪声滤波处理以及进行灰度分层处理；
从医疗云平台的影像数据库中获取该用户的身体局部正常影像，并比较处理后的检查影像与身体局部正常影像两者的纹理分布差异以从所述检查影像中提取器官纹理特征区域；
在灰度分层后的检查影像中标示出所述器官纹理特征区域，并通过通信单元将标示有器官纹理特征区域的检查影像发送至医生诊疗终端以供医生对身体局部器官进行诊断与筛查参考。
7.如权利要求6所述的基于医疗云平台的影像大数据分析方法，其特征在于，所述影像采集终端包括输入单元、红外发生器、红外接收器、模数转换器以及通信端口，其特征在于，所述从影像采集终端获取包含用户身体局部组织结构信息的影像数据的步骤包括：
通过红外发生器产生红外光并将红外光透视至用户身体局部器官上；
通过红外接收器采集透过用户身体局部器官的红外光信号并处理为身体局部器官组织结构信息的模拟电信号；
利用模数转换器将红外接收器采集到的包含用户身体局部组织结构信息的模拟电信号模数转换处理为包含用户身体局部组织结构信息的影像数据；
通过通信端口将包含该用户身体局部组织结构信息的影像数据通过通信网络发送至云服务器。
8.如权利要求6所述的基于医疗云平台的影像大数据分析方法，其特征在于，所述将包含用户身体局部组织结构信息的影像数据处理为检查影像的步骤包括：
利用数字影像处理软件将用户身体局部组织结构信息的影像数据以数字文件的形式记录影像数据；
根据所述影像数据产生用户的检查影像。
9.如权利要求6所述的基于医疗云平台的影像大数据分析方法，其特征在于，所述影像数据库存储有不同用户在身体局部器官健康体检和普查时采集的身体局部正常影像，所述身体局部正常影像为用户身体局部器官健康状态下采集的身体局部器官影像，所述纹理分布差异包括身体局部器官的组织结构差异、尺寸大小差异及外形轮廓差异。
10.如权利要求6至9任一项所述的基于医疗云平台的影像大数据分析方法，其特征在于，所述灰度分层处理包括将所述检查影像按灰度分割成不同的区域并对每个区域进行色彩赋值处理。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710813651.6A CN107506605A (zh) | 2017-09-11 | 2017-09-11 | 基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法 |
| PCT/CN2017/110476 WO2019047365A1 (zh) | 2017-09-11 | 2017-11-10 | 基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710813651.6A CN107506605A (zh) | 2017-09-11 | 2017-09-11 | 基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107506605A true CN107506605A (zh) | 2017-12-22 |
Family
ID=60695142
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710813651.6A Pending CN107506605A (zh) | 2017-09-11 | 2017-09-11 | 基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107506605A (zh) |
| WO (1) | WO2019047365A1 (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108492862A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-09-04 | 西安大数据与人工智能研究院 | 基于分布式ct终端机的医学影像云成像与判读方法及系统 |
| CN109377491A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-02-22 | 惠州学院 | 一种基于影像数据分析的医疗辅助诊疗系统 |
| CN109935306A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-25 | 菅吉华 | 一种医学影像管理系统 |
| CN110767564A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-07 | 苏师大半导体材料与设备研究院(邳州)有限公司 | 一种晶圆检测方法 |
| CN111724893A (zh) * | 2019-03-20 | 2020-09-29 | 宏碁股份有限公司 | 医疗影像辨识装置及医疗影像辨识方法 |
| CN112768015A (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-07 | 深圳市贵宾科技开发有限公司 | 一种基于物联网的健康大数据分析系统及其应用方法 |
| CN112951435A (zh) * | 2021-03-06 | 2021-06-11 | 经纬泰和健康产业投资控股（北京）有限公司 | 基于人体光波共振热断层成像全息的健康风险筛查设备 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111037584A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-04-21 | 河南省中医院（河南中医药大学第二附属医院） | 一种医学影像机器人及其控制方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101658413A (zh) * | 2009-06-19 | 2010-03-03 | 中卫莱康科技发展（北京）有限公司 | 移动通信终端、诊断服务器及乳腺疾病检测系统 |
| CN104881572A (zh) * | 2015-05-09 | 2015-09-02 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 基于网络医院的远程辅助诊疗系统及远程辅助诊疗方法 |
| CN107049249A (zh) * | 2017-03-25 | 2017-08-18 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 乳腺筛查影像智能识别系统及方法 |
| CN107049248A (zh) * | 2017-03-25 | 2017-08-18 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 基于医疗云平台的乳腺筛查影像分析系统及方法 |
-
2017
- 2017-09-11 CN CN201710813651.6A patent/CN107506605A/zh active Pending
- 2017-11-10 WO PCT/CN2017/110476 patent/WO2019047365A1/zh active Application Filing
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108492862A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-09-04 | 西安大数据与人工智能研究院 | 基于分布式ct终端机的医学影像云成像与判读方法及系统 |
| CN108492862B (zh) * | 2018-02-01 | 2019-10-22 | 西安大数据与人工智能研究院 | 基于分布式ct终端机的医学影像云成像与判读方法及系统 |
| CN109377491A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-02-22 | 惠州学院 | 一种基于影像数据分析的医疗辅助诊疗系统 |
| CN109935306A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-25 | 菅吉华 | 一种医学影像管理系统 |
| CN111724893A (zh) * | 2019-03-20 | 2020-09-29 | 宏碁股份有限公司 | 医疗影像辨识装置及医疗影像辨识方法 |
| CN111724893B (zh) * | 2019-03-20 | 2024-04-09 | 宏碁股份有限公司 | 医疗影像辨识装置及医疗影像辨识方法 |
| CN110767564A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-07 | 苏师大半导体材料与设备研究院(邳州)有限公司 | 一种晶圆检测方法 |
| CN112768015A (zh) * | 2019-11-01 | 2021-05-07 | 深圳市贵宾科技开发有限公司 | 一种基于物联网的健康大数据分析系统及其应用方法 |
| CN112951435A (zh) * | 2021-03-06 | 2021-06-11 | 经纬泰和健康产业投资控股（北京）有限公司 | 基于人体光波共振热断层成像全息的健康风险筛查设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2019047365A1 (zh) | 2019-03-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107506605A (zh) | 基于医疗云平台的影像大数据分析系统及方法 | |
| CN107049248A (zh) | 基于医疗云平台的乳腺筛查影像分析系统及方法 | |
| CN101626726B (zh) | 医学成像中病灶的识别与分析 | |
| CN109615633A (zh) | 一种基于深度学习的肠镜下克罗恩病辅助诊断系统及方法 | |
| CN105431089B (zh) | 根据肝脏扫描确定肝功能的系统和方法 | |
| WO2018212217A1 (ja) | Ｘ線検査におけるデータ処理装置及びデータ処理方法、並びに、その装置を搭載したｘ線検査装置 | |
| CN104424385B (zh) | 一种医学影像的评价方法和装置 | |
| CA2558653C (en) | Computerized tomography device using x rays and image processing method | |
| CN107066829A (zh) | 基于云计算的病理分析系统及方法 | |
| CN109447987A (zh) | 基于深度学习的肠镜下溃疡性结肠炎辅助诊断系统及方法 | |
| CN107506604A (zh) | 基于人工智能的影像识别系统及方法 | |
| CN106963410A (zh) | Pet成像系统及其成像方法 | |
| CN107115119A (zh) | Pet图像衰减系数的获取方法、衰减校正的方法及系统 | |
| CN110021022A (zh) | 一种基于深度学习的甲状腺核医学图像诊断方法 | |
| CN108922601A (zh) | 一种医学影像处理系统 | |
| CN112767393A (zh) | 一种基于机器学习的双模态影像组学磨玻璃结节分类方法 | |
| CN110946552A (zh) | 一种结合光谱和图像的宫颈癌前病变筛查方法 | |
| JP2004508870A (ja) | 通信ネットワークを介して沿革的にｅｉｔを実行する方法及び装置 | |
| CN108961222A (zh) | 一种基于阴道镜图像的宫颈癌早期筛查识别方法 | |
| JP4025524B2 (ja) | 異条件下における脳機能画像の画像間差補正法 | |
| JP2004209089A (ja) | パノラマｘ線画像を用いた骨粗鬆症診断支援装置 | |
| CN107358594A (zh) | 基于x射线和超声波检查的乳腺图像处理系统及方法 | |
| CN109493340A (zh) | 一种胃镜下食管胃底静脉曲张辅助诊断系统及方法 | |
| CN117976212A (zh) | 一种骨肉瘤预后风险因素的获取方法、系统、设备、介质 | |
| CN103164592A (zh) | 骨密度计算机辅助检测及远程会诊系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20171222 |