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基于5G+AI的智能辅助诊疗系统设计与实现_熊舒羽.pdf

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1、Application 创新应用388 电子技术 第 52 卷 第 2 期(总第 555 期)2023 年 2 月媒体演化和推理能力的智能辅诊系统。2 实施方法诊疗设备5G化升级改造。对消化系统检测设备来说,胶囊内镜采用RF通信方式,通信距离短;对于记录设备,暂时不具备无线通信能力,采用USB接口进行数据拷贝;对于操作设备、阅片设备来说,以单机设备为主,暂不具备数通能力。系统第一步将实现包括影像工作站、图像、数据记录仪、胶囊机器人、电极导管、吸引管等5G化改造,使其具备5G通信能力。针对设备不通的使用场景、不通的接口以及不通的通信协议,系统制定了专业的5G化改造方式,在诊疗设备本身添加5G芯片

2、及模组,使其具备5G数传能力。应用场景为诊疗设备体积较小,多为移动状态使用,以消化系统诊疗而言,需要对胶囊内镜由传统的RF芯片替换为5G芯片及模组,使得数据记录仪能够和胶囊内镜解耦,能够将胃肠的海量图片通过5G网络传输。建设5G智慧诊疗中心边缘云平台。MEC系统平台主要包括用户面UPF功能、能力开放平台MEP、轻量化云平台及业务应用App,如图1所示。其中UPF负责业务量转发包括本地流量的卸载,MEP是将网络能力通过API接口开放给业务层,使业务层能更好地使用网络能力。App为加载在MEC平台上的各种应用。将负责U面功能的UPF下沉到无线侧,和无0 引言当前我国消化疾病诊断存在工作量大、漏诊误

3、诊率高、早癌检出率低等临床问题1;同时存在诊疗设备无大带宽的无线传输能力,无物联感知能力的网络连接问题;针对医生与病患间以及医生与设备间深度捆绑,必须融为一体的使用问题。1 研究背景实现诊疗设备的5G化改造,使得感知设备、数据存储设备、操作设备以及工作站等诊疗设备具备5G数传能力,替换RF接口、WIFI以及USB等传统物联网以及有线的传输方式,通过诊疗设备,实现运维、业务、状态数据采集,数据存储和数据预处理;以炎症性肠病(IBD)、胃早癌、不明原因消化道出血三种疑难病症为重点研究对象,并兼顾炎症、溃疡、息肉、腺瘤、静脉曲张等普通疾病,建立以消化内镜医学影像为主,CT、X-ray、MRI、病理切

4、片等影像数据为辅,以及病人主述、生化检验、过往和遗传病史等文本数据为补充的消化道疾病跨媒体数据库及标准病例库;构建融合医学常识、专家经验、医学典籍等知识体系在内的知识图谱,开发基于深度神经网络的学习模型,通过迭代训练,形成可计算的知识表达结构,实现跨媒体的演化与推理;以此为核心搭建系统软硬件平台,形成面向消化道疑难病症及普通疾病诊断的且具有跨基金项目:2021年重庆开放大学(重庆工商职业学院)科研项目(NDZD2021-02)。作者简介:熊舒羽,重庆开放大学电子信息工程学院,硕士研究生;研究方向:医学图像处理与人工智能。收稿日期:2022-11-20;修回日期:2023-02-12。摘要:阐述

5、基于5G+AI的智能辅助诊疗系统的实施方法,包括诊疗设备5G升级改造、建设5G智慧诊疗中心边缘云平台、远程阅片及问诊、智能辅助诊疗、自动生成诊疗报告。关键词:智能诊疗系统,云平台网,智能辅助,远程诊疗。中图分类号:TN92,TP311.13文章编号:1000-0755(2023)02-0388-02文献引用格式:熊舒羽.基于5G+AI的智能辅助诊疗系统设计与实现J.电子技术,2023,52(02):388-389.基于5G+AI的智能辅助诊疗系统设计与实现熊舒羽(重庆开放大学 电子信息工程学院,重庆 400052)Abstract This paper describes the implem

6、entation method of the intelligent auxiliary diagnosis and treatment system based on 5G+AI,including the upgrading and transformation of diagnosis and treatment equipment 5G,the construction of the edge cloud platform of 5G intelligent diagnosis and treatment center,remote film reading and consultat

7、ion,intelligent auxiliary diagnosis and treatment,and automatic generation of diagnosis and treatment reports.Index Terms intelligent diagnosis and treatment system,cloud platform network,intelligent assistance,remote diagnosis and treatment.Design and Implementation of Intelligent Assistant Diagnos

8、is and Treatment System Based on 5G+AIXIONG Shuyu(Chongqing Open University,Chongqing 400052,China.)Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 2 期(总第 555 期)2023 年 2 月 389线侧CU(集中单元)、移动边缘应用(MEApp,如视频集成内容Cache、VR视频渲染App)一起部署在MEC平台中,就近提供前端服务。3 应用分析远程阅片及问诊。在消化系统检测案例中,医生需要将每个病人保存在数据记录仪中的检测图片人工拷贝到工作站专业阅片软件当中,医生需要坐在工作站旁

9、,通常花23h的时间实现阅片,耗时耗力且灵活性差。本系统实现基于5G网络的远程阅片及问诊子系统,医生不必拷贝每个病人数据记录仪中的影像图片,数据记录仪通过5G网络将图片实时传送至边缘云端,医生可通过平板终端或手机,基于阅片App实现远程阅片(图2)。与传统阅片方式相比,一方面,医生可利用闲暇时间通过远程阅片App实现阅片;另一方面,医生可根据自己的工作习惯,可以选择同时查阅4张、9张甚至更多,速度随时可调,大大节省阅片时间;此外,App还提供了语音输入的能力以及习惯词句自动关联的能力,大大节省了医生的诊断时间。5G+AI消化系统智能辅助诊疗。针对我国消化疾病诊断工作量大、漏诊误诊率高、早癌检出

10、率低等临床问题,系统以炎症性肠病(IBD)、胃早癌、不明原因消化道出血三种疑难病症为重点研究对象,并兼顾炎症、溃疡、息肉、腺瘤、静脉曲张等普通疾病,利用5G网络的增强型移动带宽特性,获取体检中心脱敏后的消化系统检测影像数据,建立以消化内镜医学影像为主,CT、X-ray、MRI、病理切片等影像数据为辅,以及病人主述、生化检验、过往和遗传病史等文本数据为补充的消化道疾病跨媒体数据库及标准病例库;研究跨媒体多元知识的统一表征理论、模型和获取方法,构建统一表征的语义空间;研究海量异构跨媒体信息的检索和管理技术,构建融合医学常识、专家经验、医学典籍等知识体系在内的知识图谱,开发基于深度神经网络的学习模型

11、,通过迭代训练,形成可计算的知识表达结构,实现跨媒体的演化与推理;以此为核心辅助医生(1)实现海量影像数据的去重,(2)实现面向消化道疑难病症及普通疾病的初步诊断,通过人工智能实现辅助诊疗2,如图3所示。自动生成诊疗报告。传统诊疗报告的生成需要医生在诊疗室内通过专业软件进行诊断、录入、生成报告及打印。需要医生长时间在现场驻守,此外,对于体检中心出报告的场景,需要联系外部医院进行诊断生成,耗费时间长。该系统一方面能够通过移动终端,通过5G网络连接边缘云、中心云端,使得医生可以随时随地生成诊疗报告,并且报告的模板、格式可自定义,使报告“一键生成”;另一方面医生可通过诊疗平台进行接单,体检中心将报告

12、发布到平台上,管理员可进行指派,医生也可选择性接单;最后,医生需要在每个报告的最后,通过“原生笔记前面”署上自己的名字,使得报告和医生一一对应,不可篡改,并且可追溯。4 结语本文在网络层面,对制造公司的生产线和生产的产品进行网络改造,一方面对医疗器械公司实现内网升级改造,通过5G+mec的方式组建工业生产内网,以替代原有的工业以太网和工业WIFI。另一方面是对医疗器械产品(如内窥镜、手术机器人等)进行终端改造,提高其数据传输能力和数据传输稳定性。应用层面主要进行医疗图像大数据分析,对内窥镜所产出的大量图像通过机器学习、人工智能等技术进行分析,可实现可疑病灶提示、排除相似图片,提升检查效率、降低医疗工作人员阅片的劳动强度,提升检查准确率和效率。为建设更智能的移动阅片辅助辅助诊疗系统平台打下基础,方便医生随时随地收到检查结果以及给出检查意见,辅助医生远程诊断。参考文献1 杨江.医疗影像知识图谱构建的关键技术研究与实现D.北京:北京邮电大学,2021.2熊舒羽.基于CNN的胶囊内窥镜图像胃肠道疾病预测分析J.电子技术,2022,51(11):52-54.图1 5G智慧诊疗中心边缘云平台架构图2 远程阅片及问诊方案图3 5G+AI消化道诊疗的跨媒体数据形成知识库

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