[发明专利]医学影像数据的分析方法及系统

权利要求书

1.一种医学影像数据的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取医学影像信息；

基于不同部位将所述医学影像信息分类处理；

基于分类后的医学影像信息，建立对应各部位的医学模型；

对所述医学模型训练处理；

保存模型参数。

2.根据权利要求1所述的医学影像数据的分析方法，其特征在于，所述保存模型参数步骤后还包括：

基于保存的模型参数以及接收新的医学影像信息诊断处理；

根据诊断结果推荐治疗方案。

3.根据权利要求1所述的医学影像数据的分析方法，其特征在于，所述对所述医学模型训练处理步骤包括：

从无标签的数据样本中抽取局部的图像块进行无监督特征学习，获得一组特征向量；

将所述特征向量应用于卷积神经网络的训练中，并采用有标签数据对模型参数进行微调处理。

4.根据权利要求3所述的医学影像数据的分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

用训练完成的模型对测试数据提取特征，训练分类器，并验证来评估模型的准确率、特异性及敏感度。

5.一种医学影像数据的分析系统，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于从医学影像信息系统获取医学影像信息；

信息分类模块，用于基于不同部位将所述医学影像信息分类处理；

模型建立模块，用于基于分类后的医学影像信息，建立对应各部位的医学模型；

模型训练模块，用于对所述医学模型训练处理；

模型保存模块，用于保存模型参数。

6.根据权利要求1所述的医学影像数据的分析系统，其特征在于，还包括：

模型诊断模块，用于根据保存的模型参数以及接收新的医学影像信息诊断处理；

方案推送模块，用于根据诊断结果推荐治疗方案。

7.根据权利要求1所述的医学影像数据的分析系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：

无监督学习单元，用于从无标签的数据样本中抽取局部的图像块进行无监督特征学习，获得一组特征向量；

参数微调单元，用于将所述特征向量应用于卷积神经网络的训练中，并采用有标签数据对模型参数进行微调处理。

8.根据权利要求1所述的医学影像数据的分析系统，其特征在于，还包括，检测模块，用于根据训练完成的模型对测试数据提取特征，训练分类器，并验证来评估模型的准确率、特异性及敏感度。