[發明專利]一種基于互聯網的肝膽外科治療信息共享系統及共享方法

在審

• 申請號: 201910316248.1
• 申請日: 2019-04-19
• 公開（公告）號: CN110085288A
• 公開（公告）日: 2019-08-02
• 發明（設計）人: 陳利平;吳敏;呂粟;姚驪;朱冠楠;付桂
• 申請（專利權）人: 四川大學華西醫院
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H20/40;G16H30/20;G06F21/60;G06F21/62;G06T7/00;G06T7/12;G06T7/45
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

本發明屬于肝膽外科治療信息共享技術領域，公開了一種基于互聯網的肝膽外科治療信息共享系統及共享方法，所述基于互聯網的肝膽外科治療信息共享系統包括：患者信息采集模塊、信息處理模塊、診斷模塊、中央控制模塊、治療信息生成模塊、網絡通信模塊、病情預測模塊、防控模塊、數據庫、顯示模塊。本發明通過診斷模塊利用肝臟CT圖像的紋理特征數據集訓練后的分類器來鑒別腫塊的良惡性，其結果沒有人為主觀因素影響，避免了病理檢查和其他檢查的人為主觀因素影響，大大提高診斷準確性；同時，通過病情預測模塊利用基于深度學習技術的預測模型，解決了由于人的主觀性而造成的難以把握基因表達量微小差異的問題，對肝癌的基因治療的發展具有積極意義。

技術領域

本發明屬于肝膽外科治療信息共享技術領域，尤其涉及一種基于互聯網的肝膽外科治療信息共享系統及共享方法。

背景技術

肝膽，指肝和膽的總稱。膽囊管及其開口處變異較多，手術時常易損傷此處。然而，現有肝膽診斷治療誤診率高，診斷結果不準確；同時，不能準確的對肝膽病情進行預測。現有肝膽診斷方法利用深度學習算法提取圖像特征與圖像紋理特征相結合并應用XGBoost算法在超聲圖像上實現肝臟彌漫性疾病智能診斷的方法，它是人工智能方法在基于超聲圖像的診斷中的應用，可以為醫生的疾病診斷提供輔助建議。步驟為：一、對肝臟超聲圖像進行預處理；二、基于卷積神經網絡實現肝臟彌漫性疾病的初步分類；三、將卷積神經網絡特征和圖像紋理特征相結合形成多模型特征，應用XGBoost算法實現肝臟彌漫性疾病的最終分類。本發明結合深度學習算法和傳統的特征提取算法，兼顧圖像的形狀特征與紋理特征，并應用XGBoost算法提高了分類算法的準確度，適用于基于超聲圖像的肝臟彌漫性疾病輔助診斷。

綜上所述，現有技術存在的問題是：

(1)現有肝膽診斷治療誤診率高，診斷結果不準確；

(2)不能準確的對肝膽病情進行預測；

(3)患者每更換一次就診醫院需要重新做檢查，以往檢查信息無法共享；

(4)現有醫學系統網絡接口無安全防護措施，患者隱私得不到保護。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于互聯網的肝膽外科治療信息共享系統及共享方法。

本發明是這樣實現的，一種基于互聯網的肝膽外科治療信息共享方法，所述基于互聯網的肝膽外科治療信息共享方法包括：

步驟一，通過患者信息采集模塊利用采集設備對患者肝膽檢測信息、患者個人信息進行采集；通過診斷模塊利用醫療診斷設備對患者肝膽病情進行診斷；

步驟二，中央控制模塊通過治療信息生成模塊利用醫療軟件根據診斷信息生成相應的治療信息；

步驟三，通過網絡通信模塊利用網絡接口連接互聯網進行醫療網絡通信；

步驟四，通過治療信息上傳模塊利用上傳程序上傳肝膽外科治療信息；

步驟五，通過病情預測模塊利用預測程序根據采集信息、診斷信息對患者病情進行預測；

步驟六，通過顯示模塊利用顯示器顯示患者信息及肝膽外科治療信息。

進一步，所述基于互聯網的肝膽外科治療信息共享方法的診斷方法如下：

(1)預先對腹部CT圖像進行輪廓分割和提取，并標記好正常肝臟CT、肝囊腫、肝癌，將預處理后的圖像導入到所述系統中；

(2)圖像紋理特征提取對導入圖像進行圖像紋理分析，獲取CT圖像中的13維灰度共生紋理特征；

(3)分類診斷內存儲已經證實的肝癌、肝囊腫圖像紋理特征以及正常肝圖像肝臟紋理特征構成的數據庫，根據數據庫建立診斷模型，將輸入的肝臟CT圖像紋理特征代入診斷模型分類器中進行處理，得到診斷結果以及準確度。