[发明专利]一种人工智能多模成像分析装置

说明书

本发明一种人工智能多模成像分析装置，该装置包括：人体特征图像与视频采集系统，用于实现人体各部位运动视频信号采集和人体静态图像采集；人体特征图像数据库，用于存储历史图像信息、图像特征信息和历史临床诊断信息；人工智能硬件控制与数据分析处理系统，用于自动控制所述人体特征图像与视频采集处理系统完成视频和图像采集，并与所述人体特征图像数据库存储的信息进行分析比较，完成疾病预警和/或健康状态评估。

技术领域

本发明涉及基于人工智能(Artificial Intelligence，简写成AI)多模成像技术领域，特别是关于一种人工智能多模成像分析装置。

背景技术

“望诊”属于中医“望”、“闻”、“问”、“切”四种基本诊断方法之首，通过观察病人的步态、体征、面相、舌相、手相、眼象(巩膜或白睛、虹膜、玻璃体和眼底等)和身体其它部位的图像特征，例如颜色、斑块、血脉、点、突起等特征信息，来进行人体脏腑疾病诊断和健康状况分析预测等。《黄帝内经》、《金匮要略》、《脉诀汇辨》等医学古籍对“望诊”均有详细记载，逐步建立了“五轮八廓”学说。近代以来“望诊”理论进一步完善，郑徳良将眼睛巩膜划分为14个区域、王今觉著《望目辨证诊断学》中将白睛划分为17个区域，对应不同的脏腑器官，通过观察白睛不同区域的不同特征来进行疾病的诊断，具有较强的临床应用价值。

现阶段中医目诊主要依靠经验丰富的中医(包括壮医、藏医等)进行肉眼观察，通过长期经验的积累进行白睛特征变化现象诊断，并与相关疾病联系起来。目前巩膜目诊应用非常有限，一方面是因为辅助观察巩膜的设备为裂隙灯，检查一位患者需要约30分钟，效率低；另一方面是因为对医生和医疗环境要求较高，经验较少或检查条件较差时易发生误诊，在基层医院和家庭中难以推广。

现有的技术中公开了用于对眼睛成像的设备、基于白睛无影成像的人体健康状况在体分析系统及方法等解决了部分图像采集和图像处理的问题，但式仍普遍存在智能化程度低的问题，采图、处理、诊断等各阶段都依赖受试者的高度配合和专业技术人员的参与，因此难以推广普及。现有技术都着重研究图像采集的软硬件设计和图像初步处理，没有智能化地自动捕捉黑睛，并对黑睛定位采集白睛图像进行球面拼接和畸变修正，存在同一眼睛拍摄多张图片采集的眼象有重复、拍摄畸变造成眼象特征识别不准确等问题；现有技术的一种真彩色眼象图白睛区域的完整提取方法实现了白睛整体的提取，但是没有实现白睛上眼象特征的提取、分类、标记，对提升诊断效率作用十分有限。

综上，需要一种对受试者配合程度和专业人员辅助程度依赖小，高效准确，便于在基层医院和家庭推广，可一站式实现人体重要部位图像、视频采集处理、特征识别标记等。

发明内容

针对上述问题，本发明的主要目的在于提供一种人工智能多模成像分析装置，以实现人体特征图像与健康状况的大数据分析，满足远程医疗、智慧医疗的信息化发展需要。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种人工智能多模成像分析装置，该装置包括：

人体特征图像与视频采集系统，用于实现人体各部位运动视频信号采集和人体静态图像采集；

人体特征图像数据库，用于存储历史图像信息、图像特征信息和历史临床诊断信息；

人工智能硬件控制与数据分析处理系统，用于自动控制所述人体特征图像与视频采集处理系统完成视频和图像采集，并与所述人体特征图像数据库存储的信息进行分析比较，完成疾病预警和/或健康状态评估。

优选地，该装置包括微处理器，所述微处理器有线或无线连接MedNet云端医疗大数据，所述人工智能硬件控制与数据分析处理系统和人体特征图像数据库直接安装或镜像安装在所述微处理器内使用。

优选地，所述人体特征图像与视频采集系统包括光学成像模块、正入射照明光源模块、斜入射照明光源模块和指示引导模块；

所述光学成像模块用于对人体感兴趣部位进行图像采集或视频录制；