基于物联网技术的肺部辅助诊断平台的设计与实现

本文设计的肺部辅助诊断平台以医用CT机为载体,结合人工智能技术和云存储技术,旨在提升医院诊疗效率、关注医疗影像隐私保护和影像高效存储问题。本文提出了改进后的3D-U-Net神经网络,用于完成肺部影像的分割任务,实验结果显示Dice系数达到了0.956的高水平。在影像数据存储与隐私保护方面,本文运用了铅笔盒加密隐写技术将切片进行加密隐私保护,获得了更高的容量为3.0bpp,平均PSNR为43.25dB。