CN112530586A - 一种基于区块链的口腔疾病智能诊断和辅助决策系统 - Google Patents

一种基于区块链的口腔疾病智能诊断和辅助决策系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，包括信息采集模块、图像处理模块和智能分析模块，所述信息采集模块包括至少三个采集摄像头，分别用于采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块用于从所述信息采集模块获取所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略。本发明提供了一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，能够对患者的牙齿图像进行采集并自动生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数。

Description

一种基于区块链的口腔疾病智能诊断和辅助决策系统
技术领域
本发明涉及口腔疾病诊断技术领域，具体为一种基于区块链的口腔疾病智能诊断和辅助决策系统。
背景技术
牙齿由坚硬的牙釉质、牙本质和牙骨质包绕在里面的软的牙髓组织构成，现代人因享受各种美食,而导致牙齿出现各种病症，最常见的是牙菌斑和龋齿，牙菌斑是在牙齿表面逐渐沉积的生物薄膜，由食物残渣、脱落的口腔上皮细胞、唾液和细菌构成，积久可硬化为牙石；龋齿是一种由口腔中多种因素复合如作用所导致的牙齿硬组织进行性病损，由于龋齿是细菌性疾病，因此它可以继发牙髓炎和根尖周炎，甚至能引起牙槽骨和颌骨炎症吗，所说牙病要早发现早根治；并且一般情况下，人到了中老年,牙齿的咀嚼功能相当变弱,牙齿的免疫能力也变差,因此很容易出现一些牙齿疾病,比如牙周疾病、根面龋、齿龈炎等，上述疾病根据其损坏的面积大小可判断其严重程度，根据其牙齿疾病类型和面积大小也可以估计诊疗费用；但是现有的口腔疾病诊断领域不仅缺乏能够对患者的牙齿图像进行采集并自动判断牙齿疾病类型的智能诊断系统，并且也没有依据患者的牙齿的疾病类型给患者智能推荐就诊诊所的功能，也没有将患者历史就诊信息在保证信息安全的情况下真正进行数据共享和关联。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，能够对患者的牙齿图像进行采集并自动生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数。
提供了一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，能够根据上述获取的牙齿疾病类型信息和严重程度指数给患者推荐就诊诊所。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，包括信息采集模块和图像处理模块，所述信息采集模块包括至少一个采集摄像头，分别采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块用于从所述信息采集模块获取所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对所述整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，所述牙齿疾病类型信息用于反映疾病所属类型，所述严重程度指数用于反映疾病的严重程度。
优选的，所述口腔疾病智能诊断系统还包括历史诊断信息模块，用于获取患者的历史就诊信息，所述历史诊断信息模块包括信息诊断策略，所述信息诊断策略根据患者的历史就诊信息生成诊断提示信息；所述历史诊断信息模块包括患者数据库，所述患者数据库包括患者身份信息、联系方式信息和患者历史就诊信息，所述患者身份信息包括患者年龄和姓名。
优选的，所述口腔疾病智能诊断系统还包括数据更新模块，所述数据更新模块配置有诊所的加密公钥和患者的加密私钥，所述数据更新模块包括诊断数据写入策略和治疗信息写入策略，所述诊断数据写入策略用于将诊断信息写入患者数据库，所述治疗信息写入策略用于将治疗信息写入患者数据库，所述数据更新模块采用诊所的加密公钥和患者的加密私钥对患者历史就诊信息和联系方式进行加密处理，并采用诊所的加密公钥对患者身份信息进行加密处理。
一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，提供一种口腔疾病智能诊断系统，所述口腔疾病智能诊断系统包括信息采集模块、图像处理模块和智能分析模块，所述信息采集模块包括至少三个采集摄像头，分别用于采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块用于从所述信息采集模块获取所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对所述整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，所述牙齿疾病类型信息用于反映疾病所属类型，所述严重程度指数用于反映疾病的严重程度；
所述图像处理模块将生成的牙齿疾病类型信息和严重程度指数发送至所述智能分析模块，所述智能分析模块包括诊所数据库和相应的医生数据库，所述诊所数据库包括口腔诊所信息、相应诊所能够诊治的疾病类型信息以及相应各个疾病类型诊治评分信息，所述口腔诊所信息包括诊所位置信息和诊所名称；所述医生数据库包括其所处口腔诊所信息、医生信息、能够诊治的疾病类型信息以及相应各个疾病类型诊治评分信息，所述医生信息包括医生姓名和从业年限信息；
所述智能分析模块包括智能分析方法，所述智能分析方法包括区域阈值、筛选策略和排序策略，所述筛选策略包括根据所述区域阈值和所述牙齿疾病类型信息对诊所数据库进行筛选，所述智能分析方法根据所述筛选策略筛选出在所述区域阈值范围之内且能够诊治相应牙齿疾病类型的诊所，并依据所述排序策略对筛选出来的诊所进行排序生成诊所列表和医生列表；
所述排序策略包括依据诊所在相应疾病类型的诊治评分信息对诊所进行评分由高到低的降序排序，依据医生在相应疾病类型的诊治评分信息对医生进行评分由高到低的降序排序。
优选的，所述医生数据库还包括历史诊治收费记录信息，所述历史诊治收费记录信息包括疾病类型、严重程度和费用信息，所述智能分析模块还包括价格预判策略，所述智能分析方法还包括将所述医生列表中的医生针对该疾病类型和严重程度指数依据所述价格预判策略进行预判生成参考价格。
优选的，所述图像处理模块包括牙齿疾病数据库，所述牙齿疾病数据库中存储有多种牙病图像信息，所述图像信息处理策略包括第一阈值和第一预设划分网格，所述图像信息处理策略包括依据所述第一预设划分网格对所述整合图像进行区域划分生成若干子网格单元，并将每个子网格单元内的图像分别与所述牙齿疾病数据库中存储有多种牙病图像信息进行对比，将图像对比相似度大于第一阈值的牙病图像信息所对应的牙齿疾病类型定义为牙齿疾病类型信息，并将所有图像对比相似度大于第一阈值的子网格单元定义为疾病区域，计算所述疾病区域的总计面积大小，并根据所述疾病区域的总计面积大小生成严重程度指数，所述严重程度指数与所述疾病区域的总计面积大小正相关。
优选的，所述图像信息整合策略包括牙齿边缘识别算法，所述牙齿边缘识别算法用于识别牙齿之间的缝隙，所述图像信息整合策略包括根据所述牙齿边缘识别算法分别对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行缝隙识别，将识别缝隙按照位置顺序进行对应并依此对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行拼接。
优选的，所述牙齿边缘识别算法配置有第二阈值，所述牙齿边缘识别算法包括对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行灰度值检测，将灰度值大于第二阈值且有一部分处于牙齿外缘的区域定义为识别缝隙。
优选的，所述图像信息整合策略还包括重叠区域去除算法，所述重叠区域去除算法包括识别所述咬合面图像信息的高亮反光区域并将其定义为所述咬合面图像信息的边缘界限。
优选的，所述图像信息整合策略还包括第三阈值,所述重叠区域去除算法包括将像素亮度大于第三阈值的区域定义为所述咬合面图像信息的边缘界限；所述图像信息整合策略还包括在对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行拼接之前对所述咬合面图像信息进行裁剪步骤,所述裁剪步骤包括对咬合面图像中与所述识别缝隙相邻的两侧位于所述边缘界限以外的区域进行剪切去除。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的口腔疾病智能诊断系统通过设置信息采集模块和图像处理模块，并且信息采集模块包括至少三个采集摄像头，分别用于采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，可以对牙齿图像进行全面的采集，并且图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，利于患者明确就诊。
本发明的口腔疾病智能辅助决策系统包括智能分析模块，图像处理模块将生成的牙齿疾病类型信息和严重程度指数发送至智能分析模块，智能分析模块包括智能分析方法，智能分析方法包括区域阈值、筛选策略和排序策略，筛选策略包括根据区域阈值和牙齿疾病类型信息对诊所数据库进行筛选，智能分析方法根据筛选策略筛选出在区域阈值范围之内且能够诊治相应牙齿疾病类型的诊所，并依据排序策略对筛选出来的诊所进行排序生成诊所列表和医生列表供患者进行选择。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供的第一种实施例，一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，包括信息采集模块和图像处理模块，所述信息采集模块包括至少一个采集摄像头，分别采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块用于从所述信息采集模块获取所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对所述整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，所述牙齿疾病类型信息用于反映疾病所属类型，所述严重程度指数用于反映疾病的严重程度，利于患者明确就诊。
优选的，所述口腔疾病智能诊断系统还包括历史诊断信息模块，用于获取患者的历史就诊信息，所述历史诊断信息模块包括信息诊断策略，所述信息诊断策略根据患者的历史就诊信息生成诊断提示信息；所述历史诊断信息模块包括患者数据库，所述患者数据库包括患者身份信息、联系方式信息和患者历史就诊信息，所述患者身份信息包括患者年龄和姓名；通过历史诊断信息模块方便医生再获得患者私钥许可后对患者的历史就诊信息进行查阅，为医生诊断病情提供数据依据。
区块链技术的使用可以让口腔医疗数据以一种安全的方式，在不同的诊疗机构中进行数据交换和共享，通过签名，私钥，共识机制，确保数据的安全和防篡改。在安全隐私保护的同时，区块链技术可以让口腔医疗结构的医疗数据以一种更安全便捷的方式来进行共享，因为区块链网络上的节点数据几乎是实时更新的，患者在机构1的治疗数据，会同步到机构2的数据库里，在患者的授权下，机构2的医生可以跟踪查看患者之前的治疗方案，这些精准的信息以一种安全共享的方式在口腔医疗机构体系内流传，不仅能够节约医疗人员的时间人力成本，对患者来说，信息的公开透明，也能增加患者本身对医院、医生的信任。
优选的，所述口腔疾病智能诊断系统还包括数据更新模块，所述数据更新模块配置有诊所的加密公钥和患者的加密私钥，所述数据更新模块包括诊断数据写入策略和治疗信息写入策略，所述诊断数据写入策略用于将诊断信息写入患者数据库，所述治疗信息写入策略用于将治疗信息写入患者数据库，所述数据更新模块采用诊所的加密公钥和患者的加密私钥对患者历史就诊信息和联系方式进行加密处理，并采用诊所的加密公钥对患者身份信息包括包括患者年龄和姓名进行加密处理，诊断机构可以查阅到符合该年龄和姓名的患者是否有在其他机构诊疗的信息，有利于对患者进行询问以精确确诊，但是诊断机构不能查到具体诊疗信息；经患者同意后，第三方诊断机构才可以查阅患者的隐私数据如历史就诊数据，由此保证了用户信息的安全性。
一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，提供一种口腔疾病智能诊断系统，所述口腔疾病智能诊断系统包括信息采集模块、图像处理模块和智能分析模块，所述信息采集模块包括至少三个采集摄像头，分别用于采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块用于从所述信息采集模块获取所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对所述整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，所述牙齿疾病类型信息用于反映疾病所属类型，所述严重程度指数用于反映疾病的严重程度；
所述图像处理模块将生成的牙齿疾病类型信息和严重程度指数发送至所述智能分析模块，所述智能分析模块包括诊所数据库和相应的医生数据库，所述诊所数据库包括口腔诊所信息、相应诊所能够诊治的疾病类型信息以及相应各个疾病类型诊治评分信息，所述口腔诊所信息包括诊所位置信息和诊所名称；所述医生数据库包括其所处口腔诊所信息、医生信息、能够诊治的疾病类型信息以及相应各个疾病类型诊治评分信息，所述医生信息包括医生姓名和从业年限信息；
所述智能分析模块包括智能分析方法，所述智能分析方法包括区域阈值、筛选策略和排序策略，所述筛选策略包括根据所述区域阈值和所述牙齿疾病类型信息对诊所数据库进行筛选，所述智能分析方法根据所述筛选策略筛选出在所述区域阈值范围之内且能够诊治相应牙齿疾病类型的诊所，并依据所述排序策略对筛选出来的诊所进行排序生成诊所列表和医生列表供患者进行选择；
所述排序策略包括依据诊所在相应疾病类型的诊治评分信息对诊所进行评分由高到低的降序排序，依据医生在相应疾病类型的诊治评分信息对医生进行评分由高到低的降序排序。
优选的，所述医生数据库还包括历史诊治收费记录信息，所述历史诊治收费记录信息包括疾病类型、严重程度和费用信息，所述智能分析模块还包括价格预判策略，所述智能分析方法还包括将所述医生列表中的医生针对该疾病类型和严重程度指数依据所述价格预判策略进行预判生成参考价格，可以更直观的方便患者依据自身情况进行选择。
优选的，所述图像处理模块包括牙齿疾病数据库，所述牙齿疾病数据库中存储有多种牙病图像信息，所述图像信息处理策略包括第一阈值和第一预设划分网格，所述图像信息处理策略包括依据所述第一预设划分网格对所述整合图像进行区域划分生成若干子网格单元，并将每个子网格单元内的图像分别与所述牙齿疾病数据库中存储有多种牙病图像信息进行对比，将图像对比相似度大于第一阈值的牙病图像信息所对应的牙齿疾病类型定义为牙齿疾病类型信息，并将所有图像对比相似度大于第一阈值的子网格单元定义为疾病区域，计算所述疾病区域的总计面积大小，并根据所述疾病区域的总计面积大小生成严重程度指数，所述严重程度指数与所述疾病区域的总计面积大小正相关。
优选的，所述图像信息整合策略包括牙齿边缘识别算法，所述牙齿边缘识别算法用于识别牙齿之间的缝隙，所述图像信息整合策略包括根据所述牙齿边缘识别算法分别对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行缝隙识别，将识别缝隙按照位置顺序进行对应并依此对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行拼接，由此可保证咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息对接的精准度，以方便确定对牙齿病变区域进行准确的位置的确定，同时也可以避免图像对接错位，导致原本处于一个子网格单元内的病变图像由于错位出现了在了多个子网格单元内，进而影响对疾病区域的总计面积大小计算的的精确性。
优选的，所述牙齿边缘识别算法配置有第二阈值，所述牙齿边缘识别算法包括对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行灰度值检测，将灰度值大于第二阈值且有一部分处于牙齿外缘的区域定义为识别缝隙。
优选的，所述图像信息整合策略还包括重叠区域去除算法，所述重叠区域去除算法包括识别所述咬合面图像信息的高亮反光区域并将其定义为所述咬合面图像信息的边缘界限。
由于牙齿咬合面都处于牙齿上表面，虽然牙齿结构因人而异，但是大部分人牙齿的的唇侧面图像和舌侧面图像也会延伸至牙齿上表面，这样在图像采集的过程中，咬合面图像信息与唇侧面图像信息和舌侧面图像信息会有重复采集的部分，这样会导致牙齿病变区域可能会被错误加大，从而导致诊断结果发生较大的偏差。上下牙齿咬合面由于咀嚼摩擦会在牙齿上表面形成一反光部，以此来作为咬合面图像信息与唇侧面图像信息和舌侧面图像信息三个图像的边缘交界处可以提高图像处理的准确度。
优选的，所述图像信息整合策略还包括第三阈值,所述重叠区域去除算法包括将像素亮度大于第三阈值的区域定义为所述咬合面图像信息的边缘界限；所述图像信息整合策略还包括在对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行拼接之前对所述咬合面图像信息进行裁剪步骤,所述裁剪步骤包括对咬合面图像中与所述识别缝隙相邻的两侧位于所述边缘界限以外的区域进行剪切去除，以此来提高图像处理的准确度。
工作原理：本发明的口腔疾病智能诊断系统通过设置信息采集模块和图像处理模块，并且信息采集模块包括至少一个采集摄像头，分别采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，可以对牙齿图像进行全面的采集，并且图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，利于患者明确就诊。口腔疾病智能辅助决策系统包括智能分析模块，图像处理模块将生成的牙齿疾病类型信息和严重程度指数发送至智能分析模块，智能分析模块包括智能分析方法，智能分析方法包括区域阈值、筛选策略和排序策略，筛选策略包括根据区域阈值和牙齿疾病类型信息对诊所数据库进行筛选，智能分析方法根据筛选策略筛选出在区域阈值范围之内且能够诊治相应牙齿疾病类型的诊所，并依据排序策略对筛选出来的诊所进行排序生成诊所列表和医生列表供患者进行选择。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (10)

1.一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，其特征在于，包括信息采集模块和图像处理模块，所述信息采集模块包括至少一个采集摄像头，分别采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块用于从所述信息采集模块获取所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对所述整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，所述牙齿疾病类型信息用于反映疾病所属类型，所述严重程度指数用于反映疾病的严重程度。
2.基于权利要求1所述的一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，其特征在于，所述口腔疾病智能诊断系统还包括历史诊断信息模块，用于获取患者的历史就诊信息，所述历史诊断信息模块包括信息诊断策略，所述信息诊断策略根据患者的历史就诊信息生成诊断提示信息；所述历史诊断信息模块包括患者数据库，所述患者数据库包括患者身份信息、联系方式信息和患者历史就诊信息，所述患者身份信息包括患者年龄和姓名。
3.基于权利要求2所述的一种基于区块链的口腔疾病智能诊断系统，其特征在于，所述口腔疾病智能诊断系统还包括数据更新模块，所述数据更新模块配置有诊所的加密公钥和患者的加密私钥，所述数据更新模块包括诊断数据写入策略和治疗信息写入策略，所述诊断数据写入策略用于将诊断信息写入患者数据库，所述治疗信息写入策略用于将治疗信息写入患者数据库，所述数据更新模块采用诊所的加密公钥和患者的加密私钥对患者历史就诊信息和联系方式进行加密处理，并采用诊所的加密公钥对患者身份信息进行加密处理。
4.一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，其特征在于，提供一种口腔疾病智能诊断系统，所述口腔疾病智能诊断系统包括信息采集模块、图像处理模块和智能分析模块，所述信息采集模块包括至少三个采集摄像头，分别用于采集牙齿咬合面、牙齿唇侧面和牙齿舌侧面的图像并生成咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块用于从所述信息采集模块获取所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息，所述图像处理模块包括图像信息整合策略和图像信息处理策略，分别用于对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行图像拼接生成整合图像以及对所述整合图像进行特征分析和对比生成牙齿疾病类型信息和严重程度指数，所述牙齿疾病类型信息用于反映疾病所属类型，所述严重程度指数用于反映疾病的严重程度；
所述图像处理模块将生成的牙齿疾病类型信息和严重程度指数发送至所述智能分析模块，所述智能分析模块包括诊所数据库和相应的医生数据库，所述诊所数据库包括口腔诊所信息、相应诊所能够诊治的疾病类型信息以及相应各个疾病类型诊治评分信息，所述口腔诊所信息包括诊所位置信息和诊所名称；所述医生数据库包括其所处口腔诊所信息、医生信息、能够诊治的疾病类型信息以及相应各个疾病类型诊治评分信息，所述医生信息包括医生姓名和从业年限信息；
所述智能分析模块包括智能分析方法，所述智能分析方法包括区域阈值、筛选策略和排序策略，所述筛选策略包括根据所述区域阈值和所述牙齿疾病类型信息对诊所数据库进行筛选，所述智能分析方法根据所述筛选策略筛选出在所述区域阈值范围之内且能够诊治相应牙齿疾病类型的诊所，并依据所述排序策略对筛选出来的诊所进行排序生成诊所列表和医生列表；
所述排序策略包括依据诊所在相应疾病类型的诊治评分信息对诊所进行评分由高到低的降序排序，依据医生在相应疾病类型的诊治评分信息对医生进行评分由高到低的降序排序。
5.基于权利要求4所述的一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，其特征在于，所述医生数据库还包括历史诊治收费记录信息，所述历史诊治收费记录信息包括疾病类型、严重程度和费用信息，所述智能分析模块还包括价格预判策略，所述智能分析方法还包括将所述医生列表中的医生针对该疾病类型和严重程度指数依据所述价格预判策略进行预判生成参考价格。
6.基于权利要求5所述的一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，其特征在于，所述图像处理模块包括牙齿疾病数据库，所述牙齿疾病数据库中存储有多种牙病图像信息，所述图像信息处理策略包括第一阈值和第一预设划分网格，所述图像信息处理策略包括依据所述第一预设划分网格对所述整合图像进行区域划分生成若干子网格单元，并将每个子网格单元内的图像分别与所述牙齿疾病数据库中存储有多种牙病图像信息进行对比，将图像对比相似度大于第一阈值的牙病图像信息所对应的牙齿疾病类型定义为牙齿疾病类型信息，并将所有图像对比相似度大于第一阈值的子网格单元定义为疾病区域，计算所述疾病区域的总计面积大小，并根据所述疾病区域的总计面积大小生成严重程度指数，所述严重程度指数与所述疾病区域的总计面积大小正相关。
7.基于权利要求6所述的一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，其特征在于，所述图像信息整合策略包括牙齿边缘识别算法，所述牙齿边缘识别算法用于识别牙齿之间的缝隙，所述图像信息整合策略包括根据所述牙齿边缘识别算法分别对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行缝隙识别，将识别缝隙按照位置顺序进行对应并依此对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行拼接。
8.基于权利要求7所述的一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，其特征在于，所述牙齿边缘识别算法配置有第二阈值，所述牙齿边缘识别算法包括对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行灰度值检测，将灰度值大于第二阈值且有一部分处于牙齿外缘的区域定义为识别缝隙。
9.基于权利要求8所述的一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，其特征在于，所述图像信息整合策略还包括重叠区域去除算法，所述重叠区域去除算法包括识别所述咬合面图像信息的高亮反光区域并将其定义为所述咬合面图像信息的边缘界限。
10.基于权利要求9所述的一种基于区块链的口腔疾病智能辅助决策系统，其特征在于，所述图像信息整合策略还包括第三阈值,所述重叠区域去除算法包括将像素亮度大于第三阈值的区域定义为所述咬合面图像信息的边缘界限；所述图像信息整合策略还包括在对所述咬合面图像信息、唇侧面图像信息和舌侧面图像信息进行拼接之前对所述咬合面图像信息进行裁剪步骤,所述裁剪步骤包括对咬合面图像中与所述识别缝隙相邻的两侧位于所述边缘界限以外的区域进行剪切去除。
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