一种人工智能辅助医疗诊断方法

本发明涉及医疗诊断领域，特别是涉及一种人工智能辅助医疗诊断方法。内容包括：收集医学图像并进行预处理，生成特征单元集合，提取多维特征向量；基于多维特征向量，构建动态关系矩阵，并对多维特征向量和动态关系矩阵进行优化；通过自适应特征交互加权算法，对优化后的多维特征向量进行加权处理，得到加权特征值；基于加权特征值，对特征单元进行分类，得到分类判别结果；整合分类判别结果，生成诊断报告，辅助医疗诊断。解决了在特征提取和建模的过程中，无法充分捕捉病变区域的细微特征；在处理特征单元时往往存在过拟合问题，影响诊断结果的泛化能力；无法充分结合特征单元间的动态关系，限制对复杂病变区域的分类精度的问题。