一种基于生成式人工智能的医学图像分析诊断方法与流程

本发明涉及图像分析，更具体地说，本发明涉及一种基于生成式人工智能的医学图像分析诊断方法。

背景技术：

1、医学图像分析是指利用计算机科学和数字信息处理技术对医学影像(如x光片、ct扫描、mri等)进行分析和处理的过程。这些影像数据是医生进行疾病诊断、治疗规划、治疗监控和病例管理的重要依据。

2、生成式人工智能是一类能够学习并生成新数据的ai技术，包括生成对抗网络(gans)、图卷积神经网络等；这些技术在图像生成、语音合成、文本创作等领域取得了显著成果；在医学图像分析领域，生成式人工智能的应用潜力巨大，能够极大地提高图像分析的准确性和效率。

3、但是传统的医学图像分析在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如传统的人工分析方法不仅耗时费力，而且容易受到医生经验、疲劳等因素的影响，导致误诊或漏诊的风险增加。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于生成式人工智能的医学图像分析诊断方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、步骤a1：从医学成像设备中接收原始医学图像数据；

4、步骤a2：将医学图像进行放缩处理，使医学图像尺寸统一化；

5、步骤a3：将放缩处理后的医学图像进行图像增强处理；

6、步骤a4：将处理后的医学图像使用图卷积神经网络模型进行第一矩阵计算，并生成与所述医学图像相对应的高维特征向量；

7、步骤a5：将所述特征向量输入到分类器中，通过深度学习算法对图像分析识别并标记的病变区域，并生成诊断信息；

8、步骤a6：基于诊断信息生成一份医学诊断报告，报告中包含疾病类型、病情严重程度及相关的医疗建议。

9、优选的，所述步骤a1中，在进行x光检查前，患者需要按照医生的要求进行准备，如去除金属饰品、穿戴合适的衣物等，以减少对成像质量的干扰；

10、x光机设备采集x光医学图像的方法具体为：

11、开机与预热：确保x光机处于正常工作状态，并进行必要的预热；

12、设置参数：根据检查部位和患者情况，设置管电压、管电流、曝光时间参数；

13、定位与曝光：引导患者正确摆位，确保检查部位处于最佳成像位置，然后进行曝光操作；

14、探测器接收：x射线穿透人体后被探测器接收，探测器将接收到的射线信号转换为电信号；

15、信号转换与存储：电信号经过进一步处理，转换为数字信号，并存储在计算机中；处理包括电信号放大和滤波处理；

16、图像获取：从计算机中提取存储的医学图像。

17、优选的，所述步骤a2中，在处理x光图像的过程中，由于设备和采集环境的差异，图像的尺寸往往存在差异；在图像设备差异中，不同的x光机使用不同的成像技术和传感器尺寸，导致输出图像的大小不一致；在采集环境中拍摄距离、角度以及患者体位的微小变化都可能影响最终图像的尺寸；将获取到的医学图像进行放缩处理；将医学图像定义为矩阵ax，y；转换公式的计算方法具体为：

18、b(ax，y)＝xcx，y*yax，y，其中，b(ax，y)表示为转换后的医学图像矩阵，x表示为矩阵的垂直维度，y表示为矩阵的水平维度，cx，y表示为具有x垂直维度和y水平维度的矩阵；

19、经过放缩处理后所有图像调整到一个统一的分辨率，一个标准的宽度和高度；在调整尺寸的过程中，必须保持原始图像的纵横比不变，以避免拉伸或压缩导致的形变；对图像进行归一化处理，使像素值落在0到1范围内。

20、优选的，所述步骤a3中，对医学图像进行图像增强处理的方法为对图像进行去雾化处理，在医学图像中，x光图像中的“光晕伪影”类似于自然图像中的“雾”噪声，这样可以有效地去除图像中存在的“光晕伪影”的问题，去雾化处理的方法具体为：

21、其中，e表示为去除雾化后的医学图像，f表示为未经过去雾化处理的医学图像，g表示为透射率，h表示为全局大气光照；

22、在光线不足的环境下拍摄医学图像时，由于照明条件不充分，图像中的像素值会受到影响而降低；这种情况下，光线的亮度不足以提供足够的照明，导致图像中的细节和对比度减弱；

23、此外，当光线通过大气传播时，会发生散射现象；散射是指光线在传播过程中与大气中的气体分子、颗粒物等相互作用，导致光线的方向发生改变；这种散射现象会导致目标区域内的像素值降低，使得图像中的物体变得模糊或失去清晰度。

24、优选的，所述步骤a4中，通过将原始图像中的像素区块聚合为单个像素节点来简化图像表示；聚合后的像素节点集合被表示为a，它是原始图像经过处理后的一种紧凑表示形式；在聚合过程中，我们首先确定每个像素区块中与聚合后的像素节点值差值最小的那个像素点；这个像素点被认为是最能代表该区块特征的像素，因此被选为该区块的表征像素点；这种方法确保了即使在数据规模大幅缩减的情况下，也能尽可能地保留原始图像的重要视觉信息；

25、第一矩阵的计算方法为：

26、其中，k表示为第一矩阵，j表示为大小为n*n的矩阵，m表示为度矩阵，p表示为图结构数据的邻接矩阵；

27、通过这种方式，提高了后续图像处理任务的效率和准确性；例如，在图像识别、图像分类等应用中，这种聚合后的像素节点表示可以作为输入特征，帮助模型更快地学习和识别图像内容。

28、优选的，所述步骤a5中，将特征向量和对应的病变区域标签输入到分类器中，其中，病变区域标签输入由医学专家进行标注，通过梯度下降优化算法训练模型；在训练过程中，模型将学习如何根据特征向量来预测病变区域的位置和类型；使用训练好的模型对新的医学图像进行分割，将图像中的病变区域与正常组织区分开来；这通常涉及像素级别的分类，即将每个像素分配给最可能的类别，其中，最可能的类别包括正常和病变；在分割后的图像上使用不同的颜色或轮廓线来标记病变区域，以便医生或患者能够直观地看到病变的位置和范围。

29、优选的，所述步骤a6中，从分类器输出的诊断信息进行校验，包括病变区域的位置、大小、类型等关键数据，确保这些数据与图像分析的结果一致且准确无误；核对患者的个人信息，个人信息包括姓名、性别、年龄、病历号，确保与图像数据相匹配，避免信息错位；根据病变区域的特征，病变区域特征包括形状、大小、位置、纹理；结合医学知识库和专家系统，确定具体的疾病类型；若病变特征不典型或存在多种可能性，报告中将注明“疑似”或“待进一步检查”，并给出可能的疾病列表及其概率；再使用评估标准病理分级，结合病变区域的特征、患者的病史、体征及实验室检查结果，对病情进行严重程度评估；若需要，可引入临床医生的意见进行复核，确保评估结果的准确性。

30、本发明的技术效果和优点：

31、本发明从医学成像设备中接收原始图像数据，并进行预处理如放缩、噪声去除和图像增强。接着，将处理后的图像使用图卷积神经网络模型进行特征提取，生成高维特征向量。然后，将这些特征向量输入到分类器中，通过深度学习算法对图像进行分析和识别，标记病变区域并生成诊断信息。最后，基于诊断信息生成一份包含疾病类型、病情严重程度及相关医疗建议的医学诊断报告；此方法可以快速地识别图像中病变区域，并且极大地降低医生因长时间分析图像而产生疲劳导致误诊和漏诊风险，降低误诊和漏诊的概率。