[發明專利]一種醫療診斷機器人系統

有效

• 申請號: 201611242609.5
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106709254B
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 孫哲南;曹冬;李琦;譚鐵牛
• 申請（專利權）人: 天津中科智能識別產業技術研究院有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H10/60
• 代理公司: 天津市三利專利商標代理有限公司 12107
• 代理人: 閆俊芬

1.一種醫療診斷機器人系統，其特征在于，包括：

語音系統模塊，用于采集需要診斷的病人的語音信息，并將病人的語音信息轉化成預設的語音特征數據，然后發送給醫學知識庫云服務系統模塊；

圖像處理系統模塊，用于接收外部圖像采集設備所采集的病人的患病部位圖像，然后執行預處理操作后，將經過預處理的所述病人的患病部位圖像發送給圖像識別檢測系統模塊；

圖像識別檢測系統模塊，其作為深度學習的系統模塊，與圖像處理系統模塊相連接，用于接收所述圖像處理系統模塊發來的所述病人的患病部位圖像，并提取和識別出其中需要診斷的病人的患病部位圖像信息，然后發送給醫學知識庫云服務系統模塊；

醫學知識庫云服務系統模塊，分別與語音系統模塊和圖像識別檢測系統模塊相連接，用于存儲預設的醫學知識庫，并在接收到所述語音系統模塊發來的預設的病人語音特征數據或所述圖像識別檢測系統模塊發來的病人的患病部位圖像信息后，在所述醫學知識庫中篩選出對應的診斷數據并發送給用戶；

所述圖像識別檢測系統模塊包括神經網絡建立子模塊、神經網絡訓練子模塊和圖像檢測識別子模塊，其中：

神經網絡建立子模塊，用于建立預設卷積神經網絡，所述預設卷積神經網絡包括依次對所輸入的圖像進行處理的輸入層、第一層隱藏層、第二層隱藏層、第三層隱藏層和輸出層；

神經網絡訓練子模塊，與神經網絡建立子模塊相連接，用于預先采集多個預設標準患病部位圖像輸入到所述預設卷積神經網絡中，對所述預設卷積神經網絡進行訓練，直到使得所述預設卷積神經網絡的模型收斂，完成所述預設卷積神經網絡的訓練；

圖像檢測識別子模塊，分別與圖像處理系統模塊和神經網絡訓練子模塊相連接，用于將經過所述圖像處理系統模塊預處理的所述病人的患病部位圖像，輸入到所述神經網絡訓練子模塊完成訓練的所述預設卷積神經網絡中，識別獲得所述病人的患病部位圖像對應的深度卷積特征，然后將該深度卷積特征輸入到所述輸出層的預設分類器中進行病狀部位分類，區分出所述病人的患病部位圖像中與診斷有關的病癥信息和與診斷無關的圖像信息，并將所述病人的患病部位圖像中與診斷有關的病癥信息作為需要診斷的病人的患病部位圖像信息。

2.如權利要求1所述的醫療診斷機器人系統，其特征在于，所述醫學知識庫包括醫學專家數據庫、醫療案例數據庫和醫學診斷知識數據庫以及它們之間的對應關系；

所述醫學專家數據庫包括預設多個醫學專家數據；

所述醫療案例數據庫包括預設多個醫療案例數據，所述醫療案例數據包括預先存儲的多個語音特征數據和患病部位圖像信息；

所述醫學診斷知識數據庫包括中醫診斷數據和西醫診斷數據，所述診斷數據包括診斷結果和治療方案。

3.如權利要求1所述的醫療診斷機器人系統，其特征在于，在所述圖像處理系統模塊中，所述預處理操作為光照補償操作。

4.如權利要求1至3中任一項所述的醫療診斷機器人系統，其特征在于，所述醫學知識庫云服務系統模塊包括醫學知識庫存儲子模塊、檢索對比子模塊和診斷數據識別輸出子模塊，其中：

醫學知識庫存儲子模塊，用于預先存儲醫學知識庫，所述醫學知識庫包括醫學專家數據庫、醫療案例數據庫和醫學診斷知識數據庫以及它們之間的對應關系；

檢索對比子模塊，分別與語音系統模塊、圖像識別檢測系統模塊和醫學知識庫存儲子模塊相連接，用于接收所述語音系統模塊發來的預設的病人語音特征數據或所述圖像識別檢測系統模塊發來的病人的患病部位圖像信息，并從所述醫學知識庫存儲子模塊存儲的醫學知識庫中進行醫療案例數據的檢索與比對，獲得與預設的病人語音特征數據或者病人的患病部位圖像信息對應的所述醫療案例數據庫中的全部醫療案例數據；

診斷數據識別輸出子模塊，與檢索對比子模塊相連接，用于根據所述檢索對比子模塊輸出的與預設的病人語音特征數據或者病人的患病部位圖像信息對應的全部醫療案例數據，選擇其中相似度最高的醫療案例數據，然后在所述醫學知識庫存儲子模塊存儲的醫學知識庫中的醫學診斷知識數據庫中，篩選出與該相似度最高的醫療案例數據所對應的診斷數據，即獲得對應的診斷結果和治療方案，然后反饋給用戶。