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本发明涉及一种医学影像处理系统，包括图片获取模块，用于获取待处理的医学影像图像；图片预处理模块，用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像，并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块和第二分析模块；第一分析模块，用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果发给至判定模块；第二分析模块，用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果发给至判定模块；判定模块，用于基于所述第一分析结果和第二分析结果，生成最终分析结果。

一种医学影像处理系统，包括：图片获取模块，用于获取待处理的医学影像图像；图片预处理模块，用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像，并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块和第二分析模块；第一分析模块，用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果发给至判定模块；所述第一分析模块包括：图像外延单元，用于根据预设的外延系数，将所述待分析区域图像进行外延处理，得到待分析图像；第一靶区提取单元，用于基于预设的第一目标特征从所述待分析图像中提取第一目标靶区图像，所述第一目标特征为预设的目标疾病与同类疾病在医学影像图像上共有的图像特征；第二靶区提取单元，用于基于预设的第二目标特征从所述待分析图像提取第二目标靶区图像，所述第二目标特征为所述目标疾病在医学影像图像上独有的图像特征；图像叠加单元，用于将所述第一目标靶区图像和第二目标靶区图像进行叠加，得到目标图像；图像分析单元，用于判断所述目标图像中是否包含第二目标特征，若包含，则第一分析结果输出为1，否则第一分析结果输出为0;第二分析模块，用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果发给至判定模块；判定模块，用于基于所述第一分析结果和第二分析结果，生成最终分析结果。

随着医学成像技术和计算机技术的不断发展和进步，医学影像分析已成为医学研究、临床疾病诊断和治疗中一个不可或缺的工具和技术手段，其中，通过对医学影像图片进行处理，并得到相应的处理结果，可以为后续治疗提供参考。人工智能特别是深度学习作为大数据处理的有效手段，近年来在医疗影像研究中得到了非常广泛的应用。但是，对于一些影像学表现上仍存在一定的相似性的疾病共有的图像特征，例如2020年开始的全球大流行病新冠肺炎，与其他病毒性肺炎及机化性肺炎、嗜酸性肺炎等在影像学表现上仍存在一定的相似性，具有一些相同的图像特征，现有医学影像处理技术无法做出准确地分析判断，效率低且可靠性差。本发明能解决以上问题。

本成果由国家超级计算天津中心核心团队研究开发完成，团队成员包括康波、孟祥飞、郭佳。国家超级计算天津中心是2009年5月批准成立的首家国家级超级计算中心，部署有2010年11月世界超级计算机TOP500排名第一的“天河一号”超级计算机和“天河三号”原型机系统，构建有超算中心、云计算中心、电子政务中心、大数据和人工智能研发环境，是我国目前应用范围最广、研发能力最强的超级计算中心,为全国的科研院所、大学、重点企业提供了广泛的高性能计算、云计算、大数据、人工智能等高端信息技术服务。

本成果能够对医学影像做出准确的分析和判断。

该成果拟通过技术开发、技术许可等方式进行成果转化。