[发明专利]一种基于人工智能检测筛查肺结节的系统

说明书

本发明公开一种基于人工智能检测筛查肺结节的系统，包括：监测单元、中央控制单元、统计训练单元、筛查评估单元、第一通信单元、第二通信单元、智能终端、显示单元；监测单元用于采集待测者的肺部数据；中央控制单元用于对肺部数据进行降噪处理；统计训练单元用于对储存的肺部数据进行特征提取，并基于特征构建肺部特征模型；筛查评估单元基于肺部特征模型对肺结节进行筛查和评估，获得肺部检测评估结果；第一、第二通信单元用于传输肺部检测评估结果；智能终端用于根据肺部检测评估结果和肺部数据生成可视化身体报告；显示单元用于显示肺部检测评估结果。本发明通过将肺部特征模型与AI技术相结合，能够有效提升肺结节的筛查评估准确性。

技术领域

本发明涉及智能医疗卫生技术领域，特别涉及一种基于人工智能检测筛查肺结节的系统。

背景技术

肺癌是发病率和死亡率增长最快、对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。早发现、早诊断和早治疗是延长肺癌患者生存期的唯一有效方法，而筛查肺部结节及精准地进行良、恶性质的鉴别诊断是肺癌防治急需解决的重大问题。

肺结节为影像学表现为直径≤3cm的局灶性、类圆形、密度增高的实性或亚实性肺部阴影。根据肺结节大小分类，可为孤立或多发，可不伴肺不张、炎症肺门淋巴结肿大和胸腔积液等表现；其中直径＜2mm的为粟粒结节，直径＜5mm的为微结节，5～10mm的为小结节。根据肺结节密度分类，可分为实性肺结节和亚实性肺结节，亚实性肺结节又可分为部分实性结节和纯磨玻璃结节。其检查方式主要依赖于胸部CT断层扫描，每次检查都会有多达数百张的断层扫描图像。电子计算机断层扫描(英文全称：ComputedTomography，简称：CT)是检查肺结节最为有效的方式，因此研究基于电子计算机断层扫描的肺结节检测算法非常必要。

当前广泛应用的肺结节筛查方法为先进行CT检查，再对CT影像图片进行筛查，CT判读这种方法对专业水平和临床经验存在较高要求，依赖于筛查医生的经验，大型三甲医院水平较高，能够满足筛查评估的需求，但在其他医疗区域，由于医生经验有限，很容易造成误诊、漏诊的情况，并且由于不同医生的不同经验，还会存在判别标准不一致的情况出现，且该判别标准多为非结构化的数据，具有一定的局限性，不利于广泛推广应用。据统计，我国现有的肺结节患者高达上亿人，而对于每一例CT图像，人工阅片的准确度约为50％-70％，很大程度上依赖于医生的专业程度；且人工阅片通常需要一周左右才能出报告，还需较长的等待时间。因此，人工智能的肺结节检测系统对于医疗领域来说具有重要意义。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于人工智能检测筛查肺结节的系统，以解决现有技术中存在的技术问题，能够通过构建肺部特征模型，实现对肺结节的筛查评估，大大提升了判别准确性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于人工智能检测筛查肺结节的系统，包括：监测单元、中央控制单元、统计训练单元、筛查评估单元、第一通信单元、第二通信单元、智能终端、显示单元；

所述监测单元用于采集待测者的肺部数据；

所述中央控制单元用于对所述肺部数据进行降噪处理，并进行储存；

所述统计训练单元用于对储存的所述肺部数据进行特征提取，并基于所述特征构建肺部特征模型；

所述筛查评估单元基于所述肺部特征模型对肺结节进行筛查和评估，获得肺部检测评估结果；

所述第一、第二通信单元用于传输所述肺部检测评估结果；

所述智能终端用于根据所述肺部检测评估结果和所述肺部数据生成可视化身体报告；

所述显示单元用于显示所述受测者的肺部数据及所述肺部检测评估结果。

优选地，所述监测单元包括数据采集模块；所述数据采集模块用于采集肺部数据，所述肺部数据主要通过CT扫描图片获取。