[發明專利]利用多重顏色模型和神經網絡的疾病診斷系統和方法

在審

• 申請號: 201980053724.3
• 申請日: 2019-08-07
• 公開（公告）號: CN112567474A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 李尚勛;金善禹
• 申請（專利權）人: 第一百歐有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;金學來

1.一種疾病診斷系統，

作為在包括處理器和存儲神經網絡的存儲裝置的系統中實現，并使用生物體圖像即幻燈片和所述神經網絡的疾病診斷系統，

所述系統包括：

預處理模塊，所述預處理模塊對于通過將所述幻燈片按預定大小分割而形成的各個圖像塊，生成對應于所述圖像塊的第1圖像信息至第K圖像信息，其中，K為2以上的整數，此處，第i圖像信息，i為1＝i＝K的任意整數，由與第i顏色模型相對應的至少一個通道值組成，并且第1顏色模型至第K顏色模型都是不同的顏色模型；以及

圖像塊神經網絡，所述圖像塊神經網絡對于所述每個分割的圖像塊，接收與所述圖像塊相對應的所述第1圖像信息至第N圖像信息作為輸入層，輸出所述圖像塊是否存在疾病的圖像塊級別診斷結果。

2.根據權利要求1所述的疾病診斷系統，其特征在于，

所述第1顏色模型至第K顏色模型，分別是RGB模型、HSV模型、CMYK模型、YCbCr模型、灰色模型中的任何一種。

3.根據權利要求1所述的疾病診斷系統，其特征在于，

所述系統還包括幻燈片診斷引擎，所述幻燈片診斷引擎根據所述幻燈片中包括的多個圖像塊的每個圖像塊級別診斷結果，標記被判斷為癌癥的圖像塊，并且基于標記結果，輸出所述幻燈片是否存在疾病的幻燈片級別診斷結果。

4.根據權利要求3所述的疾病診斷系統，其特征在于，

所述幻燈片診斷引擎，以預定方式對判斷為癌癥的圖像塊進行群集處理，形成多個群集，對每個形成的群集接收多個群集特征作為輸入值，輸出包含所述群集的所述幻燈片的所述幻燈片級別診斷結果。

5.根據權利要求1所述的疾病診斷系統，其特征在于，

所述疾病是前列腺癌。

6.一種疾病診斷系統，

作為在包括處理器和存儲神經網絡的存儲裝置的系統中實現，并使用生物體圖像即幻燈片和所述神經網絡的疾病診斷系統，

所述系統包括：

圖像塊神經網絡，所述圖像塊神經網絡對于通過將所述幻燈片按預定大小分割而形成的各個圖像塊，接收與所述圖像塊相對應的所述第1圖像信息至第K圖像信息作為輸入層，輸出所述圖像塊是否存在疾病的圖像塊級別診斷結果；以及

幻燈片診斷引擎，所述幻燈片診斷引擎根據所述幻燈片中包括的多個圖像塊的每個圖像塊級別診斷結果，標記被判斷為癌癥的圖像塊，并且基于標記結果，輸出所述幻燈片是否存在疾病的幻燈片級別診斷結果，

所述第i圖像信息，i為1＝i＝K的任意整數，由與第i顏色模型相對應的至少一個通道值組成，并且第1顏色模型至第K顏色模型都是不同的顏色模型。

7.一種疾病診斷方法，

作為在包括處理器和存儲神經網絡的存儲裝置的系統中實現，并使用生物體圖像即幻燈片和所述神經網絡的疾病診斷方法，包括：

所述系統對于通過將所述幻燈片按預定大小分割而形成的各個圖像塊，生成對應于所述圖像塊的第1圖像信息至第K圖像信息的步驟，其中，K為2以上的整數，此處，第i圖像信息，i為1＝i＝K的任意整數，由與第i顏色模型相對應的至少一個通道值組成，并且第1顏色模型至第K顏色模型都是不同的顏色模型；以及

對于所述每個分割的圖像塊，接收與所述圖像塊相對應的所述第1圖像信息至第N圖像信息作為輸入層，輸出所述圖像塊是否存在疾病的圖像塊級別診斷結果的步驟。

8.根據權利要求7所述的疾病診斷方法，其特征在于，

所述第1顏色模型至第K顏色模型，分別是RGB模型、HSV模型、CMYK模型、YCbCr模型、灰色模型中的任何一種。

9.根據權利要求1所述的疾病診斷方法，其特征在于，

所述疾病診斷方法還包括：

所述系統根據所述幻燈片中包括的多個圖像塊的每個圖像塊級別診斷結果，標記被判斷為癌癥的圖像塊，并且基于標記結果，輸出所述幻燈片是否存在疾病的幻燈片級別診斷結果的步驟。