一种应用于临床影像的人工智能医学影像质控方法

本发明公开了一种应用于临床影像的人工智能医学影像质控方法，本发明涉及医学影像质控技术领域。该应用于临床影像的人工智能医学影像质控方法，包括五个步骤，通过使用BiLSTM(双向循环长短时记忆神经网络模型)神经网络序列预测模型，在常规字序列训练模型基础上做了改进，将序列预测的输入数据由按字输入预测下一字的方式，改进为，按句输入，预测该句错位一个字后的重组句子的方式，进行字与字之间组合序列顺序的学习、识别、预测，以句为整体，模拟字序列预测的方式训练模型，实际运用中解决了不同预测报告组间差异对筛错指标阈值的不能统一适用的问题，减少了误诊的发生，提升了质控标注的效率与准确性。