基于深度学习的医学影像处理与分析平台源码及项目说明（AI全自动疾病诊断）.zip

简介：
本压缩包提供基于深度学习技术的医学影像处理与分析平台代码和文档。旨在实现多种疾病的全自动精准诊断，促进医疗领域智能化发展。 【资源说明】 1. 该资源包括项目的全部源代码，下载后可以直接使用。 2. 此项目适合用作计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业或毕业设计参考材料。 3. 若将此资源作为参考资料，并需要实现其他功能，则需具备理解代码的能力并积极研究和调试。 基于深度学习的医学图像处理分析平台源码+项目说明（AI全自动疾病诊断）.zip # AI_Medical_System AI_Medical_System(分享想法，大创基金项目：AI全自动疾病诊断流程的一些构思) 更新日期: 2022年6月8日 使用LSTM-CLIP时序神经网络结构进行操作，在条件允许的情况下可以尝试引入深度强化学习。（优点：潜力较大；缺点：模型复杂度高、对硬件要求较高，且需要大量数据支持以避免过拟合） 原理流程图如下：  * 基于LSTM-CLIP的多模态自主疾病诊疗方法。包括电子病历信息预处理模块、transformer文本编码器模块、图像编码器模块、特征提取网络模块、LSTM循环神经网络模块，以及基于强化学习的交互模块。 * 预处理：用于收集和整理病人相关的文字及影像记录，并将其转换为适合供机器学习模型使用的格式。 * 编码器部分包括两个子模块——图像编码器与文本编码器。前者将输入的医学图片转化为包含语义信息的高度抽象向量；后者则对患者的医疗文档进行特征提取，生成同样富含病历信息的高维表示。 * 特征提取网络：这是一个额外的功能组件，在具体应用中可根据需求插入到决策模型之中。 * LSTM循环神经网络模块是整个系统的核心部分，并且与强化学习环境互动。它会利用前面编码器产生的高阶特征进行时间序列建模，从而做出相应的医疗建议。 * 强化学习交互：此功能块基于价值网络的DDQN算法设计，为整体框架提供了一个模拟现实场景的学习机制。通过接收来自患者的反馈信息并据此生成奖励信号来指导智能体作出恰当的行为决策。 更新日期: 2022年5月8日 基础模型主干网络流程图如下：  更新日期: 2022年5月4日 使用类似DNS域名解析的服务对疾病进行分级处理（初步筛查分类、分科 -> 对应专科的初级诊断网络（确定检查项目）-> 决策支持系统 -> 后续评价网络） 涉及初筛网路，决策网络，时序模型和强化学习模块。 采用多个多模态Clip作为分类器集成使用，并通过深度强化学习中的state reward机制实现与临床环境的真实交互过程。