[发明专利]一种基于图像识别的疾病辅助诊断方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的疾病辅助诊断方法，其特征在于，包括：

接收上传的待诊患者的病征图像；

利用深度学习算法提取所述待诊患者的病征图像的待诊特征，建立待诊特征集，并且将所述待诊特征集与训练图库中各疾病的标准病征图像的标准特征集进行比对，获得所述待诊患者的病征图像与各疾病的标准病征图像之间的图像相似度；

根据所述待诊患者的病征图像与训练图库中各疾病所对应的标准病征图像之间的图像相似度，确定所述待诊患者患各疾病的概率。

2.根据权利要求1所述基于图像识别的疾病辅助诊断方法，其特征在于，

所述标准特征集是在利用深度学习算法提取所述训练图库中对应疾病的标准病征图像的标准特征时建立的。

3.根据权利要求1所述基于图像识别的疾病辅助诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述概率由高到低对所述待诊患者所患疾病的疾病信息进行一次排序，其中，所述疾病信息包括待诊患者所患的疾病的概率、所述疾病对应的标准病征图像以及所述疾病的名称；

输出进行所述一次排序后的疾病信息。

4.根据权利要求3所述基于图像识别的疾病辅助诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断是否存在相同概率的疾病，若不存在相同概率的疾病，则返回所述输出进行所述一次排序后的疾病信息的步骤；

若存在相同概率的疾病，筛选出所述概率相同的疾病，将筛选出的概率相同的疾病列入同一临时疾病组；

接收上传的所述待诊患者的临床病理特征；

将接收的待诊患者的临床病理特征与所述临时疾病组中的疾病的病理特征进行比对，得出所述待诊患者的临床病理特征与所述临时疾病组中各疾病的病理特征的病理相似度；

根据所述病理相似度由高到低对一次排序中同一临时疾病组中的疾病信息进行二次排序；

输出进行所述二次排序后的所述待诊患者所患的疾病的疾病信息。

5.根据权利要求4所述的疾病辅助诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收上传的待诊患者病征图像后建立待诊患者的病例档案；

在病例档案的病理特征描述模块中构建临床病理特征选择条目；

所述待诊患者的临床病理特征为当用户在病例档案的病理特征描述模块中选择至少一条临床病理特征选择条目后获得的。

6.一种基于图像识别的疾病辅助诊断装置，其特征在于，包括：图

像接收模块，用于接收上传的待诊患者的病征图像；

获取图像相似度模块，用于利用深度学习算法提取所述待诊患者的病征图像的待诊特征，建立待诊特征集，并且将所述待诊特征集与训练图库中各疾病的标准病征图像的标准特征集进行比对，获得所述待诊患者的病征图像与各疾病的标准病征图像之间的图像相似度；

概率确定模块，用于根据所述待诊患者的病征图像与训练图库中各疾病所对应的标准病征图像之间的图像相似度，确定所述待诊患者患各疾病的概率。

7.根据权利要求6所述基于图像识别的疾病辅助诊断装置，其特征在于，所述装置还包括：

建立标准特征集模块，用于利用深度学习算法提取所述训练图库中对应疾病的标准病征图像的标准特征，建立标准特征集。

8.根据权利要求6所述基于图像识别的疾病辅助诊断装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一排序模块，用于根据所述概率由高到低对所述待诊患者所患疾病的疾病信息进行一次排序，其中，所述疾病信息包括待诊患者所患的疾病的概率、所述疾病对应的标准病征图像以及所述疾病的名称；

输出模块，用于输出进行所述一次排序后的疾病信息。