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摘要：本发明涉及一种诊室信息管理方法，该方法采用分析组中的多个分析模型对医学图像进行分析，从中选择分析结果进行综合合并，将综合合并结果提供给医生参考，提高了医学图像分析的正确率；同时将偏差较大的分析结果作为相应分析模型的重训练样本，提高了模型正确率。

主权项：1.一种诊室信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100：客户端获取并展示医学图像，医生对所述医学图像进行初步分析，并输入初步分析得到的异常标识信息；所述客户端获得该医学图像的二元组信息image，A，其中image为该医学图像，A为该医学图像的异常标识信息；步骤200：所述客户端将所述二元组信息发送给综合服务器，请求对该医学图像进行计算机分析；步骤300：所述综合服务器对所述医学图像进行分类，并进一步确定与该医学图像的类型相对应的分析组，所述分析组包括多个分析服务器，每个分析服务器上运行了不同的分析模型；步骤400：所述综合服务器将所述医学图像发送给所述分析组中的每个分析服务器；步骤500：所述分析组中的每个分析服务器将所述医学图像输入其上运行的分析模型，并得到分析模型输出的分析结果，将分析结果反馈给所述综合服务器；步骤600：所述综合服务器计算每个分析结果与所述异常标识信息的相似度；步骤700：所述综合服务器对所有相似度进行排序，从中取最大的K个相似度，所述K个相似度所对应的K个分析结果构成结果组，所述综合服务器对结果组中的分析结果进行综合合并，得到综合分析结果，并将所述综合分析结果返回给所述客户端，所述客户端将综合分析结果作为计算机分析结果展示给医生；其中K是预定的数值；步骤800：所述综合服务器确定所有小于预定阈值的相似度，这些相似度所对应的分析模型构成建议组，建议组中的每个分析模型将所述医学图像作为下一阶段重训练的候选样本；其中，将所述医学图像发送给建议组中每个分析模型的提供商，以作为进一步训练的候选样本；并且，对于建议组中的任意一个分析模型，将该分析模型的分析结果与异常标识信息的相似度发送给该分析模型的提供商，以作为重训练时该医学图像的样本权重；所述提供商将收到的所有医学图像组成一个基础样本集，将样本权重划分为不同的权重值范围，则基础样本集中的每个样本基于其对应的样本权重，落入相应的权重值范围，从每个权重值范围中挑选相应数量的样本，作为重新训练的样本；权重值范围越低，该范围内的样本被挑选为重新训练的样本的概率越大。

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