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申请/专利权人：安徽晶奇网络科技股份有限公司

摘要：本发明公开了DX胸片影像的辅助分析系统及分析方法，涉及医学影像处理技术领域，解决了目前胸片分析过于依赖于人工判断，以及胸片可能会存在质量问题，容易出现漏诊和误诊的技术问题；包括：图像采集模块用于对接医疗机构数据库中的DX胸片影像系统，自动接收和预处理胸片影像数据；智能分析模块用于基于深度学习算法构建图像识别模型，通过训练胸片影像数据上的关键结构，并量化异常特征；异常评估模块用于针对各异常特征设置权重系数，结合量化值得到各DX胸片影像的评估分数Ft；辅助决策模块用于依据图像识别模型的识别结果和DX胸片影像的评估分数Ft生成分析报告，可辅助医生进行决策，避免出现漏诊和误诊，有效提高诊断效率。

主权项：1.DX胸片影像的辅助分析系统，其特征在于，包括图像采集模块、智能分析模块、影像分类模块、异常评估模块、在线诊断模块和医生分配模块；所述图像采集模块用于对接医疗机构数据库中的DX胸片影像系统，自动接收和预处理胸片影像数据；所述智能分析模块用于基于深度学习算法构建图像识别模型，然后将预处理后的胸片影像数据作为所述图像识别模型的输入数据；所述图像识别模型用于通过训练胸片影像数据上的关键结构，并量化异常特征，然后输出识别结果；所述关键结构包括肺部纹理、纵隔状态、心脏大小、肋骨形态；所述识别结果包括各个异常特征和对应量化值；所述影像分类模块用于根据各异常特征以及异常程度设置分类阈值，通过所述分类阈值对批量DX胸片影像数据进行分组；其中一组为需要进一步分析的影像组，另外一组为不需要进一步分析的影像组；对于需要进一步分析的影像组，所述异常评估模块用于针对各异常特征设置权重系数，结合量化值得到各DX胸片影像的评估分数Ft；并将各DX胸片影像的评估分数Ft反馈至辅助决策模块；所述辅助决策模块用于依据图像识别模型的识别结果和DX胸片影像的评估分数Ft生成分析报告，所述分析报告包括病变区域位置、纹理分析、对比度分析，提示可能存在的异常但不直接下疾病的诊断结论；所述在线诊断模块用于患者和医生之间的信息交互，医生结合患者现在的症状描述和DX胸片分析报告进行深入探讨后，最终得出患者的诊断报告；所述医生分配模块与在线诊断模块相连接，用于根据DX胸片影像的评估分数Ft分配不同级别的医生进行在线诊断；医生级别包括高级职称医生、中级医生以及初级职称医生。

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