[发明专利]一种医学图像诊断方法

权利要求书

1.一种医学图像诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

①采集医学图像：从医疗设备中采集医学图像；

②医学图像预处理：对步骤①中采集到的医学图像进行格式处理以及医学图像特征预处理；

③分级分析：利用二重卷积神经网络对预处理后的医学图像进行分级分析，并将分级分析后的二级神经网络模型参数存储到计算机中；

④获取精准医学图像：根据步骤③中所得二级神经网络模型参数，在FPGA上设置神经网络计算单元，获取精准医学图像；

⑤对比评估：将步骤①中的医学图像与经过步骤④精准医学图像进行对比评估，生成评估报告。

2.如权利要求1所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述步骤①中，医学图像上设有医学专家标注的目标器官、组织像素点以及背景噪声像素点。

3.如权利要求1所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述步骤②中，医学图像特征预处理为提取医学图像标注的目标器官、组织的像素点和背景噪声的像素点。

4.如权利要求1所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述步骤③中的分级分析分为以下步骤：

(3.1)使用一级卷积神经网络勾勒出医学图像中目标器官的最小外接矩形区域或组织的最小外接矩形区域；

(3.2)截取步骤(3.1)中的目标器官区域或组织区域，进入二级单像素分类卷积神经网络，对目标器官区域二值图或组织区域二值图进行分类识别和精准定位。

5.如权利要求1所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述步骤④中，神经网络计算单元包括数据存储模块和与数据存储模块连接的计算机；所述数据存储模块包括FPGA，在FPGA中设有控制模块、神经网络计算模块、BRAM和DDR；所述控制模块分别与神经网络计算模块、BRAM、DDR和计算机连接；所述神经网络计算模块与BRAM连接。

6.如权利要求5所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述计算机中设有用于获取医学图像的医学图像获取接口，和用于获取二级神经网络模型参数的参数获取接口。

7.如权利要求1所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述步骤⑤分为以下步骤：

(5.1)从医疗设备中采集对应的医学图像，并提取医学图像中由医学专家标注的像素点以及背景噪声像素；

(5.2)采集步骤④中的精准医学图像；

(5.3)使用识别准确率和平均绝对差离两个指标，对比评估步骤(5.2)中的医学图像与步骤(5.1)中的医学图像，生成评估报告；

(5.4)若评估报告结果达不到指标，可重复步骤②～⑤，直至评估报告达到指标。

8.如权利要求7所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述识别准确率为目标器官与组织的分类识别准确程度；所述平均绝对离差为所勾画的目标器官位置或组织与实际位置的偏差程度。

9.如权利要求5所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述神经网络计算模块中有若干个子层计算单元。

10.如权利要求9所述的医学图像诊断方法，其特征在于：所述若干个子层计算单元有两种设置方式：

a.分布式：将每个子层计算单元单独设置为一个独立的单元；

b.整体式：将若干个子层计算单元设置为一个整体的单元。